新年版本新升级，DolphinDB V2.00.11 & V1.30.23 正式发布！

新年伊始，DolphinDB 迎来了24年度的首次版本升级。在刚刚发布的 2.00.11 & 1.30.23 版本中，DolphinDB 带来了如下亮点新功能：增加了 TSDB 引擎的软删除功能、支持了 SQL 开窗函数、新增了 Web 端的数据面板功能。除此之外，DolphinDB 的数据分析能力也进一步领先：新增了适合风控计算场景的规则引擎、优化了对数据回放的倍速限制、新增并扩展了一系列函数、还更新了2024年度的交易日历。

同时，新版本还改善了函数视图、强化了资源监控与隔离等运维管理功能……

下面一起来看看，具体都有哪些功能更新吧~

引擎性能再提升

软删除（Soft Delete）是一种在数据库中处理数据删除的方法，这种删除方式并不是直接从数据库中移除数据，而是通过特定的标记方式在查询的时候将此记录过滤掉，在后台合并数据文件时才真正删除数据。相对于硬删除（Hard Delete），即直接从数据库中永久删除数据，软删除以追加方式进行数据删除，可大幅度提升列式数据库删除的效率。

2.00.11版本中支持了 TSDB 引擎的软删除功能，通过建表时进行配置，仅在去重机制为保留最新一条时可以生效。

除此之外，新版本还优化了部分场景下的用户查询性能（如 sortkey 很多，且使用了 sortKeyHashMappingFunc 时），提升了流数据引擎的计算性能，降低了计算的峰值时延。

Dashboard 大更新

此次跟随 server 版本一起更新的，还有 DolphinDB 数据面板功能。

自2.00.11版本起，DolphinDB 为用户提供了数据面板这一强大的数据可视化和分析工具，帮助用户更好地理解和利用数据。

DolphinDB 数据面板位于 Web 端，包含创建面板、编辑变量、配置数据源和自定义图表等功能。

用户可以通过对表进行查询的方式添加数据源，选择包括柱状图、折线图、饼图、表格、K线、混合图、订单图、富文本、描述表、编辑器、仪表盘、雷达图、变量、散点图等14种图表形式进行自定义的数据呈现，并通过参数配置实现对仪表盘中查询元素的动态控制，以便更灵活地分析和呈现数据。

分钟 K 线图

数据分析功能更强大

DolphinDB 是集数据存储、数据分析和流数据处理为一体的统一实时数据处理平台，通过多范式的编程语言、强大的函数库、历史数据分析与实时流计算的有机融合等设计，为用户提供了卓越的数据分析使用体验。新版本在 SQL 编程、流数据、函数功能拓展等层面都进行了功能增强。

SQL 开窗函数功能支持

开窗函数又叫做分析函数，是一种强大的分析工具，开窗函数允许用户在数据集中定义一个窗口，对窗口内的数据进行聚合或计算，而不是仅仅对整个数据集进行操作。这使得用户可以根据特定的条件来选择分析的范围，例如，计算每行的累积总和或平均值等。开窗函数能够满足更复杂的分析需求，特别是处理大型数据集或需要更详细分析的情况。DolphinDB 从第一个版本开始就推出了 SQL 子句 context by，可以完成开窗函数的功能。此次支持 SQL 的开窗函数，主要是为了兼容标准 SQL，方便用户迁移。

DolphinDB 新版本中新增了一系列 SQL 开窗函数，包括：sum, avg, std, stdp, var, varp, count, min, max, skew, kurtosis, med, rank, dense_rank, percent_rank, row_number, cume_dist, lead, lag, ntile, first_value, last_value, nth_value 函数。

新增规则引擎，为风控计算提供更优解

金融风控场景包含了流动性风险、信用风险、市场风险、法律和合规风险等，具有高度复杂性和即时性。为了有效管理和应对这些风险，往往会采用规则引擎，根据制定好的规则，自动识别异常交易，监测潜在欺诈行为，从而触发相应的预警或阻断措施。

新版本中，通过新增函数 createRuleEngine，可以创建规则引擎 (RuleEngine)。该引擎支持用户自定义规则集，引擎会根据每条数据指示的规则集，校验输入，并按要求输出检查结果。同时还新增了函数 updateRule 和 deleteRule，分别用于更新或删除规则引擎中的规则。

例如持仓风控场景中，我们可以利用规则引擎，检查最大持仓、最大亏损以及收益率：

// 默认规则检查最大持仓，最大亏损以及收益率
y = [ [ < position >= 3000000 >, < pnl < -10000 >, < pnl\position < 0.01 >], [< pnl < -10000 > ], [ < pnl\position < 0.01 > ] ]
ruleSets = dict(x, y)

//创建规则引擎
test = createRuleEngine("posRule",ruleSets, dummy ,`sym`position`pnl, outputTable,  "all")

//仓位表
posTable = table([230012,230005,230212] as sym, [1000000, 2000000, 3000000] as position, [20000, -30000, -10000] as pnl)

// 根据默认的风控规则检查仓位表中的数据
test.append!(posTable)

输出结果展示：

可以看到，债券代码为230012的持仓数据通过了风控限额检查；230005在最大亏损和收益率上超过了限额，没有通过规则检查；230212在最大持仓和收益率上没有通过检查。

数据回放再升级，回放倍速更灵活

新版本中，数据回放可以完全支持按照数据到来时间的倍速进行回放，这意味着回放精度提高，用户可以更细致地控制回放的时间单位和间隔。

此外，新版本缩短了用户取消回放任务的响应时间，帮助用户进一步提升分析决策效率。

函数的新增与扩展

新版本增加了对金融场景函数 bondDuration, bondDirtyPrice, bondConvexity 的支持，用于计算久期、含息价格、凸性等金融指标。

统计分析层面，新增支持了：

• 函数 iminLast ，imaxLast 以及对应的滑动窗口实现，拓展了查找最值索引的功能，支持多个最值取最大的索引。
• 函数 kendall ，用于计算 Kendall 相关性系数。
• 函数 clip ，用于按数据范围进行极值掩盖。

数值计算层面，新增支持了：

• 函数 socp，用于更高效地求解二阶锥规划问题，计算目标函数在限定条件下的最小值。
• 函数 osqp，支持半正定的二次项矩阵的优化问题求解。
• 函数 brentq ，用于在给定区间范围内求根。

高阶函数层面，新版本对已有函数 byRow 和 byColumn 进行了系统性的增强和统一，支持 tuple, array vector 和 matrix，并进行了大量的性能优化。同时新增了用模式符号 :H, :V 和 :U 表示函数 byRow, byColumn 和 loop 的功能，借助这类模式编写脚本，代码的表达能力得以提升。

2024年度交易日历更新

随着新的一年到来，DolphinDB 也在新版本中内置了2024年的交易日历，其中包含各国的法定节假日、休市日、交易时间调整等信息，能够为投资交易者提供更多参考。

同时，新版本拓展了 transfreq，asFreq 和 resample 函数的规则。过去，参数 rule 可以指定交易日历的标识（国外交易所的 ISO Code、国内交易所简称或自定义交易日历名称），以便基于交易日历进行计算。新版本中，交易日历可以配合使用数字，表示多个交易日（此时只能指定由4个大写字母组成的交易日历标识）。例如：“2XSHG”，表示上海证券交易所每两个交易日。

易用性增强

新版本在模块、函数视图功能上做了较大的改善，将函数视图的权限约束和集群共享功能与 module 的模块化管理结合，从而在使用上更为便捷可控，更利于代码的工程化管理。改进具体表现在：

• 过去用户在命名函数视图时，可能会出现函数重名冲突的问题。新版本中为函数视图的功能增加了 namespace 属性，即用户可以把模块里的函数定义成函数视图，在不同模块定义同名函数时，也不会产生冲突。
• 拓展了权限管理功能，可以通过 grant(`user, VIEW_EXEC, `module::fun) 的方式对模块及其函数进行权限管理。
• addFunctionView 的模块将持久化至控制节点，并自动同步至整个集群，省去手动在各节点上传 module 的繁琐操作及一致性问题。

运维管理功能再强化

新版本在资源监控与隔离、备份恢复、可观测性、权限和作业管理等方面都进行了升级，帮助 DBA 监控并保障相关业务稳定运行。

以资源监控隔离为例，新版本新增了用户级别的资源跟踪功能：

• 新增函数getUserHardwareUsage，用于采样 CPU 和内存使用量。
• 新增函数getUserTableAccessRecords，用于记录 SQL 访问分布式表的信息。
• 新增函数 enableResourceTracking 和 disableResourceTracking，用于开启或关闭控制资源隔离。
• 新增配置项 resourceSamplingInterval, resourceSamplingMaxLogSize 和resourceSamplingLogRetentionTime，支持用户自定义采样间隔、拆分日志文件的大小阈值和日志保留时间。

未完待续……

此次版本发布，不但进一步提升了数据库的数据分析处理能力，也大大优化了用户的使用体验。后续我们也将致力于满足不断演进的用户需求，积极倾听大家的反馈。

接下来的版本中，DolphinDB 将会推出的重点功能如下：

• 数据库提供 catalog 功能，用户对库表的访问更加方便，进一步兼容标准 SQL
• 推出新的主键存储引擎和向量存储引擎
• 计算节点支持数据缓存，增强分布式计算的拓展能力
• 支持 GPU 在计算中的应用，大大加速算子的计算性能，并支持遗传算法
• 流计算推出复杂事件处理引擎，为实时事件应用程序提供低代码开发环境与完整的运行平台
• 脚本语言支持 Class，极大增强脚本语言的可扩展能力

温馨提示：1.30.23版本是1.30系列的最后一个版本，将于2025.12.31停止维护。后续 DolphinDB 更新版本为：2.00系列版本（稳定版）& 3.00系列版本（最新版）。