金融分析量化系统，高频交易程序数据库通常采用哪种方式存贮数据？
1. 列式数据库 (Columnar Databases) / 数据仓库 (Data Warehouses)
这是高频交易数据存储的基石，尤其适合存储历史行情数据、交易记录等结构化数据。
为什么选择列式数据库？
查询效率极高： 高频交易分析通常需要聚合和分析大量的历史数据，例如计算移动平均线、波动率、回测策略等。列式数据库将同一列的数据存储在一起，这使得对特定列的查询（如获取所有股票的收盘价）非常高效，避免了读取不必要的数据。这对于需要对大量时间序列数据进行复杂计算的量化分析至关重要。
压缩率高： 同一列的数据类型通常相同，这使得列式数据库能够实现极高的压缩比，从而减少存储空间并加快数据读取速度。对于海量的金融数据来说，这能显著降低存储成本和I/O开销。
OLAP优化： 列式数据库天然适合OLAP (Online Analytical Processing) 操作，这正是量化分析的核心需求。
常见技术栈示例：
ClickHouse： 以其惊人的查询速度和高效的数据压缩而闻名，非常适合处理海量的时序数据。在金融分析领域应用广泛。
Apache Druid： 专为实时分析而设计，能够快速摄取和查询事件数据，非常适合存储实时的市场数据流。
Apache Kudu： 结合了HDFS的存储能力和HBase的随机访问能力，适合需要实时更新和扫描的场景。
Vertica, Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake： 这些云端或企业级数据仓库也广泛应用于数据分析场景，它们提供了强大的数据处理和分析能力，尽管在高频交易的最低延迟要求上可能略逊于ClickHouse或Druid，但在整体分析能力上非常出色。
2. 时间序列数据库 (Time Series Databases TSDB)
专门为存储和处理时间序列数据（如股票价格、指数值、订单簿数据）而设计。
为什么选择TSDB？
高吞吐量摄取： TSDB 能够高效地处理海量的、具有时间戳的数据点，而不会造成性能瓶颈。
高效查询时序数据： 它们提供了针对时间范围、聚合函数（如平均值、最大值、最小值）、重采样等优化的查询接口。
数据压缩与保留策略： TSDB 通常内置了强大的数据压缩算法，并且支持灵活的数据保留策略（例如，保留高精度数据几天，然后降低精度保存更长时间，最后删除过久数据），这对于管理不断增长的时间序列数据非常重要。
时序分析函数： 提供内建函数来执行常见的时序分析操作，如滑动窗口计算、数据插值等。
常见技术栈示例：
InfluxDB： 最流行的开源TSDB之一，易于使用且性能优越，非常适合存储和查询指标数据。
TimescaleDB： 基于PostgreSQL构建的TSDB，它通过将时间序列数据组织成超表 (Hypertable) 来提供高性能，并且可以利用PostgreSQL的丰富生态系统。
Prometheus： 虽然主要用于监控，但其底层存储引擎也具有TSDB的特性，可以作为少量高频交易数据的存储选择。
OpenTSDB: 基于HBase构建，用于存储大规模时间序列数据。
3. 内存数据库 (InMemory Databases IMDB)
对于需要极低延迟访问的数据，例如当前活跃的交易指令、订单簿的当前状态、少量高频策略所需的缓存数据，内存数据库是首选。
为什么选择IMDB？
零延迟访问： 数据完全存储在RAM中，消除了磁盘I/O的瓶颈，实现亚毫秒级的访问速度。
高并发读写： 内存数据库通常设计为支持高并发的读写操作。
简单的数据结构： 适合存储简单的数据结构，如键值对、缓存数据。
常见技术栈示例：
Redis： 最广泛使用的内存数据结构存储，支持多种数据类型（字符串、列表、集合、有序集合、哈希表），并提供持久化选项。常用于缓存、消息队列、实时排行榜等。在高频交易中，可以用来缓存最新的交易价格、订单簿快照等。
Memcached： 简单的内存键值存储，主要用于缓存。
VoltDB： 一个为交易和实时分析而设计的内存关系型数据库，以其高吞吐量和低延迟而闻名。
SAP HANA： 企业级内存数据库，功能强大，但通常成本较高。
4. 键值数据库 (KeyValue Databases) / NoSQL 数据库
适用于存储半结构化或非结构化数据，或者需要快速查找特定数据的场景。
为什么选择键值数据库？
高吞吐量和可扩展性： 通常设计为分布式，易于水平扩展以应对大数据量。
灵活的模式： 适合存储非标准化的数据，例如日志、事件数据。
快速的随机访问： 通过主键可以快速检索数据。
常见技术栈示例：
Apache Cassandra： 高度可扩展的分布式NoSQL数据库，非常适合写入密集型工作负载，可以存储大量的交易记录、事件日志等。
Apache HBase： 基于Hadoop分布式文件系统 (HDFS) 构建的分布式、面向列的NoSQL数据库，适合存储稀疏的大型数据集，常用于存储日志数据、历史数据。
MongoDB： 文档数据库，灵活性高，但对于高频交易的核心场景（时序分析、低延迟交易）可能不如列式或TSDB。
5. 消息队列 (Message Queues) / 流处理平台 (Stream Processing Platforms)
虽然不是严格意义上的“数据库”，但在高频交易系统中扮演着至关重要的角色，负责数据的实时摄取、缓冲和分发。
为什么使用消息队列/流处理平台？
解耦生产者和消费者： 将数据生产者（如行情接口）与数据消费者（如交易策略、数据存储）解耦，提高系统的鲁棒性。
缓冲和削峰： 在数据洪峰时对数据进行缓冲，避免下游系统过载。
实时数据流处理： 配合流处理引擎（如Flink、Spark Streaming），可以在数据到达时进行实时计算和分析。
常见技术栈示例：
Apache Kafka： 目前事实上的行业标准，提供高吞吐量、可持久化、分布式、分区容错的消息队列。是高频交易数据流的生命线。
RabbitMQ： 另一个流行的消息队列系统，但Kafka在吞吐量和流处理场景更具优势。
Apache Pulsar： 新兴的分布式消息和流平台，结合了Kafka和RocketMQ的优点。
组合使用策略：
在实际的高频交易系统中，数据存储绝不是单一的选择，而是多层级、多技术栈的组合。以下是一些典型的组合方式：
实时数据流： 行情数据通过 Kafka 实时推送到系统。
实时分析/交易决策： Flink 或 Spark Streaming 订阅 Kafka 主题，进行实时模式识别、信号生成，并可能将结果写入 Redis（用于低延迟决策）或触发交易指令。
内存缓存： Redis 用于存储当前活跃的订单簿、最新价格、策略所需的少量中间结果等，以供交易执行引擎快速访问。
短期历史数据： 活跃交易品种的近期行情数据，可能存储在 TimescaleDB 或 InfluxDB 中，以便进行短期内的回溯分析或调整。
长期历史数据/回测： 海量的历史行情数据、交易日志等，会存储在 ClickHouse 或 Apache Druid 等列式数据库或数据仓库中，用于策略开发、回测和事后分析。
日志和事件记录： 非核心的日志信息、系统事件等，可能会存储在 Cassandra 或 HBase 中。
关键考虑因素：
在选择和设计数据存储方案时，高频交易系统会重点考虑以下几个方面：
延迟 (Latency)： 这是高频交易最核心的指标，存储系统的响应时间必须在微秒甚至纳秒级别。
吞吐量 (Throughput)： 系统需要能够处理每秒数百万甚至上亿的数据点。
并发性 (Concurrency)： 能够同时处理大量读写请求，尤其是在市场波动剧烈时。
数据一致性 (Consistency)： 确保数据是准确和最新的，尤其是在分布式系统中。
可靠性 (Reliability)： 系统必须高度可用，不能在交易时出现宕机或数据丢失。
可扩展性 (Scalability)： 能够随着数据量的增长和交易量的增加而线性扩展。
存储成本 (Storage Cost)： 虽然性能优先，但也要考虑存储成本，尤其是海量历史数据的存储。
数据生命周期管理 (Data Lifecycle Management)： 制定数据保留策略，自动删除或归档过期数据。
总而言之，高频交易程序数据库的存储方式是一个复杂且多维度的技术选型过程，它需要根据具体的数据类型、访问模式和性能要求，灵活地组合运用各种先进的数据库和流处理技术，以构建一个高性能、低延迟且可靠的数据处理平台。
网友意见
在花街的量化对冲基金和投行的股票、期权的量化交易部门工作过10年，用过各种时序数据库、数据仓库以及NoSQL数据库，来说说我的看法。
选取什么样的数据库主要看3个问题：（1）数据的规模和频率，（2）数据用来解决什么问题，（3）愿意花多少成本（学习开发成本，以及软件采购成本）
数据的规模和频率
如果数据只有几百兆到几个G （10G以下），选什么都关系不大。这点数据量无论是数据仓库（Greenplum, Redshift, TeraData），事务数据库（MySQL，Oracel), NoSQL（Cassandra, redis, MongoDB, HBase, InfluxDB), 文件（hdf5， csv）都不是问题。
但是数据到了几百G和几个T，事务型数据库基本不行了，文件也不行了，NoSQL需要sharding的支持，MPP数据仓库没问题。
如果数据量更大，几十T到几百T，基本上只剩下MPP数据仓库，或类似的系统譬如SQL on Hadoop，kdb+
另外看数据更新的频率。如果是静态数据，用什么存储都可以，但是如果要实时更新，文件和数据仓库都不能直接用，事务数据库勉强可用，hbase，influxdb这样的NoSQL可以用，kdb+这样的内存数据库可以用。
数据用来解决什么问题
如果是按key查询，譬如要查询某一条fix message，要查询某一个时间点某个股票的报价等等，NoSQL是一个不错的选择，查询速度很快，内存数据库kdb+等也不错，事务数据库勉强可以，其它的都不是很好。
如果需要查询大块的数据（某一天某个股票tick level的报价和交易），或者需要group by，甚至多表join（譬如trades和quotes表的join），sliding window等，那么可以彻底放弃NoSQL，事务数据库也会有性能问题，数据仓库是一个选择，文件加Pandas等工具，也是一个解决方案。
如果需要交易策略的回测，复杂的signal生成等功能，选择不是很多，要么直接使用kdb+这样的数据库，要么将数据存储在数据仓库中，然后将高频数据转换成相对低频的数据，在pandas，matlab这样的工作站软件中处理。
愿意花多少成本
kdb+和商业化的数据仓库license fee都很昂贵。kdb+的学习和维护成本也是很高的。但是一旦掌握了kdb+，很多人还是很喜欢用，简洁高效，表达能力很强。
文件（csv，hdf5）的学习成本是最低的，开源的NoSQL，数据库，数据仓库的单机部署还OK，但是涉及到多节点部署，数据sharding和分区，部署配置和维护成本都不低。
看了你的要求，既有海量的历史数据要存储，也要实时处理当天的数据，而且数据的应用不少，如果不考虑成本，kdb+很合适。如果预算非常有限，简配可以考虑使用多个开源软件的组合，历史数据的存储可以使用开源的数据仓库Greenplum，当天的数据可以考虑使用消息系统kafka + 开源的实时处理引擎 + hbase 来处理当天的数据，market close后将数据dump到数据仓库，或者每天维护一个hdf5这样的文件。当然管理起来非常麻烦，性能也没有kdb+好。还有一个选项如果每天的数据量在几个G到十几G之间，也可以考虑用免费版的32位kdb+来支持当天的实时数据处理，然后每天结束的时候，把数据弄到Greenplum这样的免费数仓中去。
最后做一个广告，推荐一下我们刚刚release的时序数据库DolphinDB。这个产品一开始是针对kdb+设计的。我们希望保留kdb+的高性能以及语言强大的表达和分析能力，但同时使用上能像python + SQL这般简单（kdb+的q语言过于晦涩难懂），最重要的是做成一个真正的分布式系统，能使用pc服务器做集群（kdb+是一个单线程单任务系统，往往在一个高性能机器上部署多个进程解决海量数据的问题，或者通过引入简单的网关来实现原始的集群功能）。
目前发布的版本，性能上已经超越kdb+，请看另一位知乎大侠的实测 Kdb+有可能不再是最快的时序数据库？DolphinDB安装部署，以及语言本身的简洁高效，请参考教程和例子。
DolphinDB教程：dolphindb/Tutorials_CN
DolphinDB开发手册：DolphinDB User Manual 或 DolphinDB用户手册
DolphinDB编程例子：DolphinDB
虽然目前还是一个新系统，但函数库已经足够丰富，在所有时序数据库中可以说是最全的。同时也提供了常用语言的api，包括python，R，c#，java，json，excel，c++。有些功能若没有，可以在第三方语言和系统中完成。
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