时序数据浪潮下，私募基金该如何进行数据库选型？

随着时序数据的飞速增长，传统关系型数据库越发难以支撑海量高频的数据处理。尤其在私募基金行业，面对每日高达 GB 级新增时序数据的高速读写、实时计算等需求，多家机构开始寻求更好的解决方案来应对新一轮的业务挑战——行情存储，复杂计算，实时交易……
在这场时序数据的浪潮下，作为弄潮人的私募基金究竟该如何进行数据库选型？他们关注哪些数据库？又该从哪些维度对数据库进行对比测试？本文摘选 WILLIAM O&#39;NEIL、辰钰资本和睿凝资本三家优秀私募的数据库选型经验，希望为各位读者提供些许参考。
01

WILLIAM O&#39;NEIL：两家争霸，非 Kdb+即 DolphinDB？

下文引述自 WILLIAM O’NEIL 的高级工程师陆强
“之前我们研究中低频数据，主要使用 Python 进行分析计算。当公司有处理高频数据的需求时，我们发现这套系统并不能满足对数据处理的理想需求，尤其在数据分析方面，这套系统的反应速度非常慢。
于是我们在市面上寻找匹配公司需求的新产品，希望这款产品能够实现高效处理时序数据，并且方便未来扩展。经过一番市场调研与产品性能测试，我们在选型会议上讨论了三套方案。
第一套方案是Kdb+。由于 Kdb+语言晦涩，学习成本过高，这套方案并没有被采纳。
第二套方案是NoSQL Cassandra。经过讨论，这套方案需要额外招人进行系统的重构搭建，并且后续需要专人进行维护。这会极大增加成本，所以并没有采用。
第三套方案是DolphinDB。当时是21年初，市面上已经出现了金融行业处理时序数据“非 Kdb+即 DolphinDB”的两家争霸趋势。我在会议上对照 Kdb+的算法例子做了一些 DolphinDB 的性能测试，然后展示了同样的例子使用 DolphinDB 语言来写，脚本明显会变得更加简洁。在一些例子中，DolphinDB 的性能超越了Kdb+。当时基金经理们大多熟悉 Kdb+，我在会议上做完演示后，他们也非常惊讶于 DolphinDB 的优秀性能。
最后在方案表决时，DolphinDB 以压倒性优势胜出。”
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02

辰钰资本：存储大 PK，谁才是处理高频交易数据的专家？

下文引述自辰钰投资董事长李栋、董事陈志凌、数据库工程师苏虎臣
“在使用 DolphinDB 前，我们先后使用过文件系统、MySQL和PostgreSQL存储数据。
之前使用文件系统会先将数据落在本地，然后用 Python 进行计算。但是文件系统在实际应用中存在一些不足。首先，在存储过程中文件系统的IO是一个很大的瓶颈。其次，在处理大量数据时，文件系统过于庞大，进行存储、查询等操作费时且费力。同样地，MySQL 和 PostgreSQL 这两个数据库在实际测试中都非常慢。如果要处理的数据量很大，系统甚至会无法工作。
因此，我们想要搭建一套新的系统。主要考虑的数据库有MongoDB、Kdb+和DolphinDB。
由于 MongoDB 缺乏函数支持、旧代码改起来比较费劲，KDB+的语言较难学习，整体上手很慢，所以我们放弃了这两个数据库。
反观 DolphinDB，性能比 Kdb+更好，语言类 SQL 容易上手，同时提供丰富的金融函数。在低频转向高频的过程中，原来的系统无法处理骤然剧增的数据，但 DolphinDB 是这方面的专家，相较之下新系统的速度可以提升10倍左右。在处理逐笔数据时，相比之前使用过的文件系统，现在的系统效率得到大大提升，并且使用起来也非常方便。此外，DolphinDB 作为一站式数据库，综合了分布式存储、编程建模和高性能计算，可以在研究时快速抽取某些特定的数据，这大大加快了我们的研究进度。”
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03

睿凝资本：性能之外，我们还应关注哪些方面？

下文引述自睿凝资本 CEO 王睿、CTO Jack
“针对业务需求，我们参考DB-Engines的排名将InfluxDB、Kdb+和DolphinDB列入选型名单，并且从数据的批量写入、查询和实时计算等方面进行测试对比。根据实际结果来看，DolphinDB 作为当时国内排名第1、世界排名第12（目前排名第8）的时序数据库，性能远远超过其他几家排名更高的数据库。
除了在批量写入、查询和实时计算等方面的性能卓越外，DolphinDB 已经超越了传统数据库简单的存储和查询功能，内置众多量化金融常用的数据分析函数，可以充分满足我们编程建模的需求。
在学习成本方面，DolphinDB 支持类标准 SQL 的语法，脚本语言类似 Python。相比学习 Kdb+晦涩的脚本语言，我们的技术人员尤其是新人可以更快上手 DolphinDB，这大大节省了技术人员的培训成本和使用成本。
在流计算方面，DolphinDB 自带优秀的流数据引擎，非常有利于研发的策略在生产环境落地。
在技术服务方面，DolphinDB 具有国内专业的技术支持团队，可以及时解答我们的问题，也会配合我们的需求开发新功能。
综合考虑后，我们选择了性能强悍的国产数据库 DolphinDB。”
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04

时序数据库到底怎么选？

在数据库选型时，我们不仅要关注数据库在批量写入、查询和实时计算等方面的性能表现，还应该考虑数据库的时序特性与金融属性，同时要了解产品的学习曲线与技术服务。使用一款优秀便捷的数据库不仅可以有效提升团队的研发效率，同时能帮助我们把握更多的投资机会、挖掘更大的投资价值。

时序数据浪潮下，私募基金该如何进行数据库选型？

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