【1.0时期 终端+Excel】

1.0时期，我们获得数据的体例是在终端点开阅读器，把数据经由过程 Excel 下载到当地中利用。Excel 中各类透视表与插件组合知足了绝年夜大都小批量数据利用的场景。Excel+终端阅读器，根基解决了小批量数据利用的问题。

【2.0时期 SQL+单一数据来历】

跟着研究的深切、数据维度的拓展、数据规范的清楚，布局化数据最先成为标配。比拟在曩昔的数据阅读器提取体例，SQL 经由过程一个或几个语句就可以实现全数数据的提取，让用户倍感轻松。信息化带来的效力晋升，恍如履历了“工业革命”般的体验。

【2.0时期后期 更高的算力需求】

逐步地，SQL 也最先表露一些没法知足研究需求的问题。假设研究的重心放在组合治理、因子发掘、风险节制范畴，SQL 仿佛既不克不及知足计较要求、也没法知足数据处置的时效性要求，这意味着，用户需要破费年夜量的精神提高一点点效力。

在是，DolphinDB 与聚源也最先给合作摸索一种全新的营业模式。

【3.0时期 摸索开云体育app高质量+高机能】

高质量数据与高机能数据库的融会是市场对3.0时期新营业场景的等候，但今朝来看仍存在一些困难待解。以MySQL为例，在海量的时序数据场景下存在一些问题：

·存储本钱年夜：对时序数据紧缩欠安，需占用年夜量机械资本。

·保护本钱高：单机系统，需要在上层人工的分库分表，保护本钱高。

·写入吞吐低：单机写入吞吐低，很难知足时序数据万万级的写入压力（针对tick级数据场景）。

·查询机能差：海量数据的聚合阐发机能差。

在3.0时期的摸索进程中，DolphinDB 与聚源数据告竣合作，我们为构建一站式行情数据库办事模式配合尽力。

全新的营业场景下，用户可以经由过程 DolphinDB 拜候和挪用聚源数据库的各类数据，快速实现高频数据对接、存储、查询、指标计较、因子研究等，助力实现更便捷、更高效的投研。海量数据意味着数据质量高、汗青可追溯时候长、维度多，是以全量数据供给商显得尤其主要，而数据质量是一切的根本。

从数据质量的角度：

聚源数据库以金融证券为焦点，办事内容涵盖投研数据、财富数据、固收数据、风险数据、ESG 数据等，普遍利用在金融资讯展现、金融投研、年夜数据阐发、风控、量化回测、金融监管等多个范畴，颠末二十余年的成长，公司与国内券商、基金、保险、信任、银行、期货、资产治理公司等机构成立了普遍的营业合作，确立了在中国金融数据办事范畴的领先地位，是中国最优异的金融资讯办事供给商之一。

从数据库机能的角度：

SQL 或单一 Python 的处置方式，不管便携性仍是本钱都不算友爱。好比计较一个投资组合的协方差矩阵，没法在 SQL 中完成，需要借助额外的 Python 反推回数据库。高机能时序数据库 DolphinDB 有超卓的内置函数、多范式的剧本说话、矫捷的自界说计较，不管是在数据存储端，仍是在复杂阐发端，都是比 SQL 和 Python 更优的选择。以下图为例：

高质量数据、高机能数据库两者怎样融会？从最传统的量化场景动身，以聚源供给的因子库为例。

DolphinDB 撑持直接加工底层数据成果而且和时反馈成果到利用者手中，量化场景下的根本因子、特点因子、回测框架都可以直接依托厥后的数据基准进行融会。这些步调的融会帮忙用户解决数据贮存量极年夜、读取迟缓的通病。也就意味着，当具有了绑缚好的高质量根本数据与高机能平台的时辰，用户便有了所有想要的内容。同时，由于 DolphinDB 自界说的优势加上聚源数据除常规的表露数据外，还包罗但不限在其它主流另类数据（司法，工商，舆情，预期、宏不雅行业等）等，极风雅便机构客户做特点因子发掘和回测的工作流程，将本来离散化的工作使命集成式安插在 DolphinDB 上，真正阐扬出1+1融会可是产出弘远在2的结果。

数据质量与数据库机能的优势彼此连系，机构可以直接享遭到聚源高质量数据加 DolphinDB 高机能数据库的一站式办事。

除此以外，散布式高机能的数据存储，必定对高频率的数据量处置有着显著优势，对聚源在金融全场景下涵盖的各更新频率纷歧的数据，科学公道的插值方式，是提高数据频率的有用手段;因子算法摆设在更加高频的数据空间（如 Alpha191 算法由日K，调剂为 1分钟K），也是发掘非线性因子的，进入市场颗粒化水平更深范畴的首要路径。数据升频与 DolphinDB 的高机能协作，必将会斥地量化数据场景的新赛道。

这也意味着，3.0时期将迎来数据库与编程说话的融会。

在传统的数据库时期，我们更注重数据的写入，所以我们强调数据库的一致性、原子性、持久性等，而用在阐发的 SQL 语句功能则相对简单，复杂的阐发和计较凡是由更高级的编程说话（如 C++， Python 等）来完成。在海量数据时期，我们更注重数据的读取，也就是经由过程对海量数据的阐发，挖掘数据背后的价值，数据阐发的时效性则对企业的竞争能力相当主要。将来 SQL 语句和更高级的编程说话也将走向融会，高质量的数据+高机能的数据库将解决数据来历广、时效性差、本钱开消年夜等一系列持久困扰市场的困难。

基在此，DolphinDB 与聚源，在路上。