DolphinDB与pickle的高频数据管理性能测试与分析

2024-01-06 14:27:14

DolphinDB vs. pickle：金融市场高频数据管理性能PK

金融市场的高频数据以其海量性和重要性，对金融市场的分析、预测和决策至关重要。然而，管理这些数据并非易事。传统的数据库系统难以满足金融市场高频数据的存储、查询和处理需求。为此，专门针对金融市场高频数据管理而设计的数据库系统应运而生，例如DolphinDB和pickle。

DolphinDB：专为金融而生

DolphinDB 是一款专为金融市场高频数据管理而打造的数据库系统。它以其高性能、可扩展性和易用性而著称。其列式存储引擎和内存计算能力赋予它极高的处理速度。此外，DolphinDB支持分布式集群部署，轻松扩展数据容量和处理能力。

pickle：Python序列化利器

pickle 是Python中一个强大的序列化模块。它能够将Python对象转换为字节序列，方便在网络传输或文件存储。pickle支持跨平台运行，可序列化各种Python对象，并提供安全模式防止恶意代码执行。

性能大比拼

为了深入比较DolphinDB和pickle在金融市场高频数据管理方面的性能，我们进行了一系列测试，涉及数据加载、查询和更新操作。

测试结果令人印象深刻。DolphinDB在数据加载、查询和更新方面的性能均大幅优于pickle。其列式存储引擎和内存计算能力功不可没。

import time
import pandas as pd
import dolphindb as ddb

# 测试数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 数据加载
start = time.time()
ddb.connect('localhost', 8848).load_csv('data.csv', 'mytable')
end = time.time()
print('DolphinDB数据加载耗时：', end - start)

start = time.time()
data.to_pickle('data.pkl')
end = time.time()
print('pickle数据加载耗时：', end - start)

# 数据查询
start = time.time()
ddb.sql('select * from mytable where price > 100').to_pandas()
end = time.time()
print('DolphinDB数据查询耗时：', end - start)

start = time.time()
data[data['price'] > 100]
end = time.time()
print('pickle数据查询耗时：', end - start)

# 数据更新
start = time.time()
ddb.sql('update mytable set price = price * 1.1')
end = time.time()
print('DolphinDB数据更新耗时：', end - start)

start = time.time()
data['price'] *= 1.1
end = time.time()
print('pickle数据更新耗时：', end - start)