tdengine时序数据库

周边生态贡献者+1，一个TDengine的Python ORM库—crown

本文介绍了一个用于操作TDengine的PythonORM库。本文的预期读者是，需要使用Python语言操作TDengine数据库的开发人员。
涛思数据·2021-01-11 17:53

干货丨时序数据库DolphinDB和TimescaleDB 性能对比测试报告

一、概述DolphinDBDolphinDB是以C++编写的一款分析型的高性能分布式时序数据库，使用高吞吐低延迟的列式内存引擎，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，可在数据库中进行复杂的编程和运算
DolphinDB·2021-01-11 11:43

干货丨时序数据库DolphinDB和TimescaleDB 性能对比测试报告

一、概述DolphinDBDolphinDB是以C++编写的一款分析型的高性能分布式时序数据库，使用高吞吐低延迟的列式内存引擎，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，可在数据库中进行复杂的编程和运算
DolphinDB·2021-01-08 12:55

干货丨时序数据库DolphinDB和TimescaleDB 性能对比测试报告

一、概述DolphinDBDolphinDB是以C++编写的一款分析型的高性能分布式时序数据库，使用高吞吐低延迟的列式内存引擎，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，可在数据库中进行复杂的编程和运算
DolphinDB·2021-01-08 12:55

如何修改influxdb表结构_时序数据库DolphinDB与InfluxDB对比测试报告2

2018年8月，我们曾发布测试报告DolphinDB与InfluxDB对比测试报告。当时的结果显示，DolphinDB的查询性能领先InfluxDB一到三个数据量级，数据导入性能领先一个数量级，数据导出性能相差不大。时隔半年，DolphinDB与InfluxDB都做了不少功能和性能上的优化，两者的性能究竟有何变化？我们重新对DolphinDB和InfluxDB进行对比测试，测试涵盖数据导入导出、数
温特二Winter·2021-01-07 09:39

干货丨如何高速迁移MySQL数据到时序数据库DolphinDB

DolphinDB提供了两种导入MySQL数据的方法：ODBC插件和MySQL插件。我们推荐使用MySQL插件导入MySQL数据，因为它的速度比ODBC导入更快，导入6.5G数据，MySQL插件的速度是ODBC插件的4倍，并且使用MySQL插件无需任何配置，而ODBC插件需要配置数据源。在使用MySQL插件之前，请先参考DolphinDB安装使用指南安装DolphinDB。1.下载插件Dolphi
DolphinDB·2021-01-04 11:08

干货丨如何高速迁移MySQL数据到时序数据库DolphinDB

DolphinDB提供了两种导入MySQL数据的方法：ODBC插件和MySQL插件。我们推荐使用MySQL插件导入MySQL数据，因为它的速度比ODBC导入更快，导入6.5G数据，MySQL插件的速度是ODBC插件的4倍，并且使用MySQL插件无需任何配置，而ODBC插件需要配置数据源。在使用MySQL插件之前，请先参考DolphinDB安装使用指南安装DolphinDB。1.下载插件Dolphi
DolphinDB·2021-01-04 10:06

TDengine 2020：我们见证历史，也在创造历史

2020年，我们见证了太多太多。一个叫“COVID-19”的病毒，它挂着19的尾巴，却在2020成了全球大流行。也正是它改变了我们太多的生活方式。面对面才能解决的事情只好通过各种途径搬到线上；定好的活动随时都可能因为疫情改期或取消；我们除了职业“假笑”，还多了一层面具——口罩；企业和个人对“现金流”的重视程度达到历年之最……有人说，2020年是过去10年最差的一年，但也是未来10年最好的一年。但机
涛思数据·2020-12-31 15:02

TDengine 2020：我们见证历史，也在创造历史

2020年，我们见证了太多太多。一个叫“COVID-19”的病毒，它挂着19的尾巴，却在2020成了全球大流行。也正是它改变了我们太多的生活方式。面对面才能解决的事情只好通过各种途径搬到线上；定好的活动随时都可能因为疫情改期或取消；我们除了职业“假笑”，还多了一层面具——口罩；企业和个人对“现金流”的重视程度达到历年之最……有人说，2020年是过去10年最差的一年，但也是未来10年最好的一年。但机
涛思数据·2020-12-31 11:36

干货丨时序数据库DolphinDB即时编译（JIT）详解

DolphinDB是高性能分布式时序数据库，内置了丰富的计算功能和强大多范式编程语言。为了能够提高DolphinDB脚本的执行效率，从1.01版本开始，DolphinDB支持即时编译（JIT）。
DolphinDB·2020-12-31 09:15

InfluxDB API 未授权访问漏洞

InfluxDB是一个使用Go语言编写的开源分布式，支持高并发的时序数据库，其使用JWT作为鉴权方式。
weixin_44912035·2020-12-31 01:58

时序数据库作为工业物联网数据后台有哪些优势？

工业物联网的数据特点和痛点工业物联网的数据采集有着频率高、设备多、维度高的特点，数据量非常大，对系统的吞吐量有很高的要求。同时工业物联网往往需要系统能够实时处理数据，对系统预警，监控，甚至反控。不少系统还需要提供图形化终端供操作工人实时监控设备的运行，这给整个系统带来了更大的压力。对于采集到的海量历史数据，通常还需要进行离线的建模和分析。因此，工业物联网的数据平台有着非常苛刻的要求，既要有非常高的
DolphinDB·2020-12-29 20:34

时序数据库作为工业物联网数据后台有哪些优势？

工业物联网的数据特点和痛点工业物联网的数据采集有着频率高、设备多、维度高的特点，数据量非常大，对系统的吞吐量有很高的要求。同时工业物联网往往需要系统能够实时处理数据，对系统预警，监控，甚至反控。不少系统还需要提供图形化终端供操作工人实时监控设备的运行，这给整个系统带来了更大的压力。对于采集到的海量历史数据，通常还需要进行离线的建模和分析。因此，工业物联网的数据平台有着非常苛刻的要求，既要有非常高的
DolphinDB·2020-12-28 12:36

用java操作数据库

文章目录任务描述：思路：环境介绍：步骤:代码：总结：参考：任务描述：把已有物联网数据库稍加修改搬迁到自己数据库，用timescaleDB（时序数据库）来存储。思路：用java的jdbc来操作数据库。
wjCwl·2020-12-27 16:18

干货丨时序数据库DolphinDB流数据教程

实时流处理一般是将业务系统产生的数据进行实时收集，交由流处理框架进行数据清洗，统计，入库，并可以通过可视化的方式对统计结果进行实时的展示。传统的面向静态数据表的计算引擎无法胜任流数据领域的分析和计算任务。在金融交易、物联网、互联网/移动互联网等应用场景中，复杂的业务需求对大数据处理的实时性提出了更高的要求。对于这一类高实时性需求的场景，需要一个快速、高效、灵活可控的流式大数据处理平台来支撑。Dol
DolphinDB·2020-12-25 11:03

干货丨时序数据库DolphinDB流数据教程

实时流处理一般是将业务系统产生的数据进行实时收集，交由流处理框架进行数据清洗，统计，入库，并可以通过可视化的方式对统计结果进行实时的展示。传统的面向静态数据表的计算引擎无法胜任流数据领域的分析和计算任务。在金融交易、物联网、互联网/移动互联网等应用场景中，复杂的业务需求对大数据处理的实时性提出了更高的要求。对于这一类高实时性需求的场景，需要一个快速、高效、灵活可控的流式大数据处理平台来支撑。Dol
DolphinDB·2020-12-25 10:08

干货丨如何用时序数据库寻找相似的历史k线

有网友提问应该用什么样的数据库/数据结构/算法来计算某支股票的相似K线?具体的问题描述是，假设给出某股某段行情K线（单位/日），从任何其他股票历史中匹配出与之最为相似的某段历史K线，并给出相似度值（单位/%），并以此排序，获取最为相似的N个结果。我们可以使用k线的距离以及股票日回报的相关性来衡量k线相似度，使用Tushare提供的沪深股票2008年到2017年的日线行情数据来做实验。如何把Tush
DolphinDB·2020-12-24 10:17

干货丨如何用时序数据库寻找相似的历史k线

有网友提问应该用什么样的数据库/数据结构/算法来计算某支股票的相似K线?具体的问题描述是，假设给出某股某段行情K线（单位/日），从任何其他股票历史中匹配出与之最为相似的某段历史K线，并给出相似度值（单位/%），并以此排序，获取最为相似的N个结果。我们可以使用k线的距离以及股票日回报的相关性来衡量k线相似度，使用Tushare提供的沪深股票2008年到2017年的日线行情数据来做实验。如何把Tush
DolphinDB·2020-12-24 10:44

干货丨详细解读Orca与pandas的差异

由于DolphinDB是一款相对成熟的高性能分布式时序数据库，其底层对一些方法的处理机制已经成型，这就决定了Orca在某些细节方面会与pandas存在差异。
DolphinDB·2020-12-24 09:00

干货丨如何使用时序数据库快速计算买方或卖方驱动交易

给定高频交易数据以及报价数据，如何判断每笔交易是由买方驱动或是卖方驱动，是进行高频交易数据分析经常需要处理的问题。本文将介绍如何使用DolphinDB快速计算每笔交易的驱动方，只需不到2秒钟即可对美国一天的level1的高频交易数据进行计算并存入数据库。本文使用了非同时连接（asofjoin）以及map-reduce。本文用到的数据是含有逐笔交易的交易表trade和买卖报价表nbbo。它们分别包含
DolphinDB·2020-12-23 10:59

干货丨如何使用时序数据库快速计算买方或卖方驱动交易

给定高频交易数据以及报价数据，如何判断每笔交易是由买方驱动或是卖方驱动，是进行高频交易数据分析经常需要处理的问题。本文将介绍如何使用DolphinDB快速计算每笔交易的驱动方，只需不到2秒钟即可对美国一天的level1的高频交易数据进行计算并存入数据库。本文使用了非同时连接（asofjoin）以及map-reduce。本文用到的数据是含有逐笔交易的交易表trade和买卖报价表nbbo。它们分别包含
DolphinDB·2020-12-22 11:27

干货丨如何用Orca对DolphinDB分布式表进行操作

DolphinDB是一个分布式时序数据库，并且内置了丰富的计算和分析功能。它可以将TB级的海量数据存储在多台物理机器上，充分利用CPU，对海量数据进行高性能分析计算。
DolphinDB·2020-12-22 09:25

干货丨如何使用时序数据库处理Tushare金融数据

DolphinDB是新一代的时序数据库，不仅可以作为分布式数据仓库或者内存数据库来使用，而且自带丰富的计算工具，可以作为研究工具或研究平台来使用，非常适用于量化金融、物联网等领域的海量数据分析。
DolphinDB·2020-12-21 17:37

干货丨如何使用时序数据库处理Tushare金融数据

DolphinDB是新一代的时序数据库，不仅可以作为分布式数据仓库或者内存数据库来使用，而且自带丰富的计算工具，可以作为研究工具或研究平台来使用，非常适用于量化金融、物联网等领域的海量数据分析。
DolphinDB·2020-12-21 11:56

干货丨时序数据库DolphinDB流数据聚合引擎教程

流数据是指随时间持续增长的动态数据。互联网的运营数据和物联网的传感器数据都属于流数据的范畴。流数据的特性决定了它的数据集是动态变化的，传统的面向静态数据表的计算引擎无法胜任流数据领域的分析和计算任务，所以流数据场景需要专门的计算引擎来处理。DolphinDB提供了灵活的面向流数据的聚合引擎，通过createStreamAggregator函数创建流数据聚合引擎，能够持续不断地对已有的流数据做聚合计
DolphinDB·2020-12-18 11:29

干货丨时序数据库DolphinDB流数据聚合引擎教程

流数据是指随时间持续增长的动态数据。互联网的运营数据和物联网的传感器数据都属于流数据的范畴。流数据的特性决定了它的数据集是动态变化的，传统的面向静态数据表的计算引擎无法胜任流数据领域的分析和计算任务，所以流数据场景需要专门的计算引擎来处理。DolphinDB提供了灵活的面向流数据的聚合引擎，通过createStreamAggregator函数创建流数据聚合引擎，能够持续不断地对已有的流数据做聚合计
DolphinDB·2020-12-18 10:13

干货丨时序数据库DolphinDB代码模块复用教程

在软件团队开发项目中，要提升开发效率和质量，代码必然要进行封装和重用。在使用DolphinDB的脚本进行开发时，可以使用module和use方法，来声明和使用可重用模块。1.模块介绍在DolphinDB中，模块是指只包含函数定义的代码包。它具有以下特点：以.dos作为模块文件的后缀，dos是DolphinDBscript的缩写模块文件保存在DolphinDB节点的[home]/modules目录下
DolphinDB·2020-12-17 09:14

时序数据库交易回测系列一：技术信号回测

本系列文章将会介绍如何使用DolphinDB进行交易回测。本文以移动平均线指标为例，介绍如何在DolphinDB中实现技术信号回测。移动平均线指标（Movingaverage，简称MA）属于趋势指标。在金融分析领域，移动平均线是不可缺少的指标工具。除了指示趋势，均线指标还能避免由于股价下跌错失清仓的机会，减少收益的损失，及时止损，也能避免股价上涨错失买入的实际，从而获得更高的收益。回测过程中，我们
DolphinDB·2020-12-16 18:20

时序数据库交易回测系列一：技术信号回测

本系列文章将会介绍如何使用DolphinDB进行交易回测。本文以移动平均线指标为例，介绍如何在DolphinDB中实现技术信号回测。移动平均线指标（Movingaverage，简称MA）属于趋势指标。在金融分析领域，移动平均线是不可缺少的指标工具。除了指示趋势，均线指标还能避免由于股价下跌错失清仓的机会，减少收益的损失，及时止损，也能避免股价上涨错失买入的实际，从而获得更高的收益。回测过程中，我们
DolphinDB·2020-12-16 13:37

干货丨时序数据库DolphinDB高可用设计及部署教程

与其它时序数据库不同的是，DolphinDB的高可用确保强一致性。1.概述DolphinDB采用多副本机制，相同数据块的副本存储在不同的数据节点上。
DolphinDB·2020-12-16 09:12

干货丨时序数据库分区教程（二）

时序数据库分区教程（一）介绍了DolphinDBDatabase的几种分区方式，本文将会详细讲解DolphinDB的分区原则、特殊的分区方案，让用户对DolphinDB分区数据库有更深入的了解。
DolphinDB·2020-12-15 18:16

干货丨时序数据库分区教程（二）

时序数据库分区教程（一）介绍了DolphinDBDatabase的几种分区方式，本文将会详细讲解DolphinDB的分区原则、特殊的分区方案，让用户对DolphinDB分区数据库有更深入的了解。
DolphinDB·2020-12-15 13:25

如何使用时序数据库回放加密货币盘口与逐笔交易数据

对加密货币盘口与逐笔交易数据的回放展示，可帮助量化研究人员检验量化策略，也有助于交易员复盘，加深对市场的洞察。DolphinDB可实现盘口和逐笔交易数据的高速回放，以及对回放结果逐点查询。DolphinDB支持将多个分布式表同步回放并发布到流数据表，例如对盘口和交易这两个表进行同步回放。前端JavaScript使用DolphinDBWebAPI来轮询回放输出的流数据表，实现盘口和交易数据的可视化回
DolphinDB·2020-12-15 09:48

干货丨时序数据库分区教程（一）

1.为什么对数据进行分区？对数据库进行分区可以极大的降低系统响应延迟同时提高数据吞吐量。具体来说，分区有以下几个好处：分区使得大型表更易于管理。对数据子集的维护操作也更加高效，因为这些操作只针对需要的数据而不是整个表。一个好的分区策略将通过只读取满足查询所需的相关数据来减少要扫描的数据量。当所有的数据都在同一个分区上，对数据库的查询，计算，以及其它操作都会被限制在磁盘访问IO这个瓶颈上。分区使得系
DolphinDB·2020-12-14 14:34

干货丨时序数据库分区教程（一）

1.为什么对数据进行分区？对数据库进行分区可以极大的降低系统响应延迟同时提高数据吞吐量。具体来说，分区有以下几个好处：分区使得大型表更易于管理。对数据子集的维护操作也更加高效，因为这些操作只针对需要的数据而不是整个表。一个好的分区策略将通过只读取满足查询所需的相关数据来减少要扫描的数据量。当所有的数据都在同一个分区上，对数据库的查询，计算，以及其它操作都会被限制在磁盘访问IO这个瓶颈上。分区使得系
DolphinDB·2020-12-14 14:34

InfluxDB基础操作

一、InfluxDB简介时序数据库InfluxDB版是一款专门处理高写入和查询负载的时序数据库，用于存储大规模的时序数据并进行实时分析，包括来自DevOps监控、应用指标和IoT传感器上的数据主要特点：
邋遢的流浪剑客·2020-12-13 14:12

只会Java不用愁，Connector来拯救，一本正经演示如何用好 taos-jdbcdriver

TDengine为了方便Java应用使用，提供了遵循JDBC标准(3.0)API规范的taos-jdbcdriver实现。目前可以通过SonatypeRepository搜索并下载。
涛思数据·2020-12-11 15:51

干货丨时序数据库DolphinDB数据导入教程

企业在使用大数据分析平台时，首先需要把海量数据从多个数据源迁移到大数据平台中。在导入数据前，我们需要理解DolphinDBdatabase的基本概念和特点。DolphinDB数据表按存储介质分为3种类型：内存表：数据只保存在本节点内存，存取速度最快，但是节点关闭后，数据将会丢失。本地磁盘表：数据保存在本地磁盘上，即使节点重启，也可以方便地通过脚本把数据加载到内存中。分布式表：数据在物理上分布在不同
DolphinDB·2020-12-11 15:59

时序数据库作为量化金融研究平台的优势在哪里？

大数据下金融行业面临的四大痛点当前整个金融市场环境日趋严峻，监管越来越严，无论是银行的零售、公司、交易或同业业务，都需要直面营销与风险的效率与准确率的问题。越来越多的金融机构都希望依靠大数据来拉动业务模式进行创新，但是由于行业特点，存在着四大痛点。第一个痛点是数据来源多样化，需要整合后分析。金融行业的数据来源通常包含三大类：业务信息数据、行为数据和第三方数据。这些来源的数据包括结构化数据和非结构化
DolphinDB·2020-12-11 15:23

干货丨时序数据库DolphinDB数据导入教程

企业在使用大数据分析平台时，首先需要把海量数据从多个数据源迁移到大数据平台中。在导入数据前，我们需要理解DolphinDBdatabase的基本概念和特点。DolphinDB数据表按存储介质分为3种类型：内存表：数据只保存在本节点内存，存取速度最快，但是节点关闭后，数据将会丢失。本地磁盘表：数据保存在本地磁盘上，即使节点重启，也可以方便地通过脚本把数据加载到内存中。分布式表：数据在物理上分布在不同
DolphinDB·2020-12-11 14:40

时序数据库作为量化金融研究平台的优势在哪里？

大数据下金融行业面临的四大痛点当前整个金融市场环境日趋严峻，监管越来越严，无论是银行的零售、公司、交易或同业业务，都需要直面营销与风险的效率与准确率的问题。越来越多的金融机构都希望依靠大数据来拉动业务模式进行创新，但是由于行业特点，存在着四大痛点。第一个痛点是数据来源多样化，需要整合后分析。金融行业的数据来源通常包含三大类：业务信息数据、行为数据和第三方数据。这些来源的数据包括结构化数据和非结构化
DolphinDB·2020-12-11 14:28

干货丨如何在时序数据库中将高频信号转化成离散的买卖信号

高频交易中，我们通常首先基于tick级的报价信息和交易信息来生成信号量，然后将这些信号量转化成离散的买卖信号，譬如说1（买入），0（不变），-1（卖出），接着根据资金和已有头寸以及其他优化规则来生成订单发送到交易系统。本文要讨论第二个步骤，即如何将信号量转化成离散的买卖信号，也就是把一个浮点数类型的数组signal转化成一个取值为1，0或-1的整型数组direction。如果转化规则简单，譬如超过
DolphinDB·2020-12-11 09:24

Grafana如何连接DolphinDB？

DolphinDB作为新一代的高性能时序数据库，不仅提供了Grafana的数据接口，还提供了Grafana的dolphindb-datasource插件。
DolphinDB·2020-12-10 21:50

Grafana如何连接DolphinDB？

DolphinDB作为新一代的高性能时序数据库，不仅提供了Grafana的数据接口，还提供了Grafana的dolphindb-datasource插件。
DolphinDB·2020-12-10 20:16

干货丨如何使用时序数据库进行淘宝用户行为分析

本文将教你如何使用时序数据库对淘宝的用户行为进行分析。
DolphinDB·2020-12-10 18:00

时序数据库在工业物联网中的应用

工业物联网的数据特点和痛点工业物联网的数据采集有着频率高、设备多、维度高的特点，数据量非常大，对系统的吞吐量有很高的要求。同时工业物联网往往需要系统能够实时处理数据，对系统预警，监控，甚至反控。不少系统还需要提供图形化终端供操作工人实时监控设备的运行，这给整个系统带来了更大的压力。对于采集到的海量历史数据，通常还需要进行离线的建模和分析。因此，工业物联网的数据平台有着非常苛刻的要求，既要有非常高的
DolphinDB·2020-12-10 14:45

时序数据库在工业物联网中的应用

工业物联网的数据特点和痛点工业物联网的数据采集有着频率高、设备多、维度高的特点，数据量非常大，对系统的吞吐量有很高的要求。同时工业物联网往往需要系统能够实时处理数据，对系统预警，监控，甚至反控。不少系统还需要提供图形化终端供操作工人实时监控设备的运行，这给整个系统带来了更大的压力。对于采集到的海量历史数据，通常还需要进行离线的建模和分析。因此，工业物联网的数据平台有着非常苛刻的要求，既要有非常高的
DolphinDB·2020-12-10 14:14

时序数据库DolphinDB横截面引擎教程

在处理实时流数据时，不仅需要按照时间做纵向聚合计算（时间序列聚合引擎），还需要对最新的数据做横向比较和计算，如金融里对所有股票的最新报价求百分位、工业物联网中计算一批设备的温度均值等。DolphinDBdatabase提供了横截面聚合引擎，可以对流数据中所有分组的最新数据做聚合运算。横截面引擎的主体分为两部分：横截面数据表和计算引擎。横截面数据是横截面引擎的内部表，保存了所有分组最新的截面数据。计
DolphinDB·2020-12-10 09:42

如何使用Window Join快速估计个股交易成本

本文将介绍如何在分布式时序数据库DolphinDB中，如何使用asofjoin和windowjoin快速估计每个股票的交易成本。需要的数据包括含有
DolphinDB·2020-12-09 21:48

如何使用Window Join快速估计个股交易成本

本文将介绍如何在分布式时序数据库DolphinDB中，如何使用asofjoin和windowjoin快速估计每个股票的交易成本。需要的数据包括含有
DolphinDB·2020-12-09 20:45
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