金融市场L1/L2的报价和交易数据是量化交易研究非常重要的数据 随着数字业务快速演进 具有时序特征的交易数据激增 对底层数据库和量化分析系统提出了更高的要求。传统的关系数据库支撑这样的数据量级 即便分库分表 查询性能也远远无法达到要求。常用列存NoSQL数据库可以解决这个数据量级的存储 但是这类通用的存储引擎缺乏对时序数据的友好支持 在查询和计算方面都存在严重的不足 且无法支持对量化金融场景实时业务计算、流批一体分析、多源数据融合分析。
阿里云原生多模数据库Lindorm联合浙江智臾DolphinDB发布金融高频交易数据量化分析与处理方案 通过云原生方式整合DolphinDB实时高效的数据处理能力和Lindorm多模海量数据融合存储分析能力 集成了功能强大的编程语言和高容量高速度的流数据分析系统 为金融场景海量时序数据的量化分析计算提供一站式解决方案。方案操作简单 可扩展性强 具有良好的容错能力及优异的多用户并发访问能力。
?方案优势能力
数据库存储
高吞吐低延迟的列式内存引擎。数据库内数据分析
编程语言功能强大且表达能力丰富。支持命令式编程、函数式编程、向量编程、SQL编程和RPC 远程函数调用 编程。流数据
无缝集成流数据和数据库表。可以使用SQL查询本地流数据或分布式流数据。生态
提供多种编程API 包括C 、Python、Java、C#、Go和Excel等。欢迎大家加入钉钉群一起交流讨论~
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