用于量化投资策略（最高日频率）研究的金融数据库，用 MySQL 是否足够？有哪些可能遇到的瓶颈？

Question

如题所述

Answer 1

如果你正在做高频数据，SQL绝对不是一个解决方案，搜索数据会让你等死 。至于如何解决，可以开研讨会。提到的主题是每日最高频率的数据，但它是否足以在这里分成两部分进行讨论。

第一部分是存储这个不是你的瓶颈。

因为从总的能力，所有的财务数据（以上每日）加不超过20国内（没有文本数据）。任何服务器的硬盘都足以承受。从一个表中，最大的表不是每天的列表，而是一些表的键。我所看到的大多数表都是关于4亿个数据的。事实上，从SQL中仍然可以承受。但是，如果你真的想加快速度，我们建议将表格拆分，放置在一个小表中需要的数据并进行索引（这是非常重要的）！！所以，如果你谈论存储这个角度，SQL没有瓶颈。那么瓶颈在哪里呢？

第二部分是如何阅读和计算这是最大的问题

你的策略是一个连续的阅读和计算过程。一种方法是读取数据，然后计算时间，你会发现，阅读是一个很大的瓶颈，首先不是SQL本身找到计算时间，如果是一个10M，你的速度是100K，它需要100秒是一分钟，如果你把所有的股票全天的交易数据可能超过10m。这时，你需要写一些SQL语句来减少数据你每一次的量，但这将增加SQL本身和连接所需的时间。所以这是跷跷板，你需要找到一个适当的平衡。

一个简单的语句数据有大量的头，没有复杂的数据语句，少量的必须是最好的，而不是最坏的，取决于个别情况和能力，当上述不能解决时，在前面分割表时，表结构优化就是解决方案。但同样的事情是牺牲硬盘空间和时间。当你得到相同的，你会失去相同的。此外，如果上述你不满意。你需要使用内存数据库的解决方案，因为根据我的经验，数据库不能减少到第二级和下面，如果你想做一些战略的回溯测试或优化工作，或者一些高频率的交易在实战中，那么数据库必须能够满足你的要求。最后，这是一个主观因素，是不够的。还需要结合你自己的情况和要求来看待。当然，提高你的能力是最重要的，是所有方面的技能。