时间序列化数据库选型？

推荐一下我司自主研发的高性能分布式时间序列数据库DolphinDB。

DolphinDB是由一帮在华尔街工作多年的人耗时6年多用C++开发的分布式时序数据库。它自带金融基因，内置并优化了很多与金融分析相关的函数，譬如各种sliding window function, correlation/covariance/beta/percentile, 处理panel data的分组计算功能 context by， 用于数据透视的pivot by、用于数据聚合的group by， 用于时间序列数据分段处理的segment by， 以及时间序列数据特有的asof join和window join， 也包括常用的分类和拟合算法。

目前发布的版本，性能上已经超越了华尔街常用的时序数据库kdb+，请看知乎网友的测评kdb+有可能不再是最快的时序数据库？。 DolphinDB不仅仅是一个数据库，除了高效的数据存储和SQL查询，同时可以在数据内用类SQL和python的脚本语言完成复杂的计算机编程。量化金融中用到的策略回测，直接可以在数据库内完成。系统同时还提供了常用语言的API，包括Excel，JSON，Python、R、C#、Java、C++，可以方便地与已有的应用集成。

DolphinDB是一套轻量级的分布式数据库系统，具有非常高的写入吞吐量和非常低的查询时延，面对万亿级的数据量，可以实现毫秒级的在线查询延迟。同时也支持高可用和分布式事务。

DolphinDB自带流计算功能，可以实时接入题主所说的行情数据，展开实时计算，并将原始数据和计算后的数据存入数据仓库。

DolphinDB教程：dolphindb/Tutorials_CN

下载地址：DolphinDB官网

Update: 过去的半年中，DolphinDB陆续发布了跟国外的同类时序数据库的对比测试报告，供大家参考。无论从性能还是功能来说，DolphinDB都有很大的领先优势。

浙江智臾科技有限公司：时序数据库DolphinDB和TimescaleDB 性能对比测试报告

浙江智臾科技有限公司：时序数据库DolphinDB与Druid的对比测试

浙江智臾科技有限公司：DolphinDB与Elasticserach在金融数据集上的性能对比测试

浙江智臾科技有限公司：DolphinDB与InfluxDB对比测试报告

无敌大饺子：Kdb+有可能不再是最快的时序数据库？

update: DolphinDB在db-engines的排名和国内金融机构的应用

DolphinDB在db-engines 2020年8月的时序数据库排名中位列第12，同时居于国产时序数据库之首。自从2018年推出商业化的版本以来，国内的金融机构包括券商、公募、私募、期货公司等积极引入DolphinDB作为他们的行情平台，研发平台以及实时流数据计算平台。代表性的机构包括中信证券、东方证券、西部证券、台湾永丰金证券以及华夏基金。

db-engines根据流行程度而不是根据系统的性能和功能来排名。台湾永丰金证券的杨工程师在infoq上写了一篇心得，介绍他们在行情平台改造过程中如何选择和使用DolphinDB。