1000倍！ClickHouse存储A股数据实践

作者：量化投资与机器学习公众号独家撰写
前言量化回测，苦于MySQL久矣，特别是进行股票日内因子构建分析或全市场因子测试的时候，每当按下回车时，MySQL就跟丢了魂一样，查询费时，大吞吐量读取也非常耗时。虽然MySQL的优化技巧足够写一本书，但这些都需要交给专业的DB工程师去做，量化打工人没有能力更没有时间倒腾这些。那有没有省时省力，高效存储股票行情数据的解决办法呢。带着这个问题，编辑部简单的搜索了一下，总体分为几个方案：
1、用二进制文件分日期分股票存储，比如HDF5。
2、使用SQL Server等支持分区表的事务型数据库。
3、使用hive这样的离线数据仓库。
4、用Greenplum等开源或商业MPP数据仓库。
5、InfluxDB, Kdb+和Clickhouse等开源或商用的专业时序数据库。以 ( 点击阅读全文 )

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