如何提高DolphinDB中用c+ API建表的性能 - 腾讯云开发者社区

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如何在 .NET 中提高 Web API 的性能 — 11 种经过验证的技术

我曾经也经历过——抓耳挠腮地试图弄清楚为什么性能就是上不去。随着时间的推移，通过在自己项目中的大量试错，我发现了一套实用的技巧，彻底改变了我的 API 性能表现。...理解 .NET Web API 的性能挑战在我早期开发 .NET Web API 时，我很快意识到性能不仅仅是编写代码的问题——还需要理解瓶颈所在。...技巧 2：异步编程当你希望 API 在不阻塞线程的情况下处理多个请求时，异步编程是必不可少的。通过利用 async/await 关键字，我能够优化资源利用率并提高整体吞吐量。...技巧 6：最小化负载大小减少每个 API 响应中发送的数据量可以提高速度并降低带宽使用。多年来，我不断优化方法，只发送客户端需要的数据。...持续监控有助于确保随着 API 的发展，性能增益得以保持。下一步在实施这 11 个技巧后，我注意到 .NET Web API 的性能、可扩展性和可维护性有了显著提升。

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从计算、建模到回测：因子挖掘的最佳实践

前面三个例子展示了 DolphinDB 如何通过流计算引擎实现因子在生产环境中的增量计算。...除了三个例子中用到的响应式状态引擎（reactive state engine）和横截面引擎（cross sectional engine），DolphinDB 还提供了多种流数据处理引擎包括做流表连接的...6、因子回测和建模很多时候，计算因子只是投研阶段的第一部分，而最重要的部分其实在于如何挑选最为有效的因子。在本章节中，将会讲述如何在 DolphinDB中做因子间的相关性分析，以及回归分析。...好的工程化管理能减少重复、冗余工作，极大的提高生产效率，使策略投研更加高效。本章节将会通过一些案例来介绍如何对因子计算进行工程化管理。...如果追求效率和性能，推荐使用TSDB引擎，启用多值宽表模式，标的（股票代码）作为表的列。

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国产工业时序数据库—DolphinDB的技术突破与实践优势

DolphinDB 的核心技术优势可以归纳为以下四个方面，它们共同构成了其在工业领域高性能应用的基石。...2.1 存算一体与极致性能：面向时序的深度优化DolphinDB 从底层存储到计算引擎都进行了针对时序数据的深度优化，实现了数据存储与计算的紧密集成（存算一体），突破了传统数据库的性能瓶颈。...流表高可用：Raft Learner 机制的跨集群容灾针对实时性要求极高的流式计算场景，DolphinDB 创新性地提供基于 Raft Learner 的流表高可用能力（需预先配置多集群管理）。...这对于石油石化、半导体生产等无法容忍停机的工业流程至关重要，极大地提高了系统的整体MTBF（平均无故障时间）。3....DolphinDB 在金融高频交易领域的成功经验，已证实其具备支撑电力交易等高实时性、高并发业务的顶尖性能，为工业领域带来了高性能数据分析的最佳实践。4.

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DolphinDB：金融高频因子流批统一计算神器！

这几天，公众号发现了一个超高性能分布式时序数据库神器： DolphinDB DolphinDB为海量结构化数据的极速存储、检索、计算与分析提供了一站式解决方案，特别适合金融行业用来处理大规模数据，尤其是...公众号将会有一个专题系列来测评DolphinDB这款神器，同时会叠加多个量化金融场景。大家敬请期待！今天我们先从如何实现批流一体这个让很多机构头疼的问题讲起。...今天的推文为大家介绍如何使用DolphinDB发布的响应式状态引擎（Reactive State Engine）高效开发与计算带有状态的高频因子，实现流批统一计算。...无状态的算子比较简单，使用DolphinDB已有的脚本引擎，就可以表示和计算。因此，问题转化为两点： 1、如何解析得到一个优化的DAG。 2、如何优化每个有状态的算子的计算。...每一个算子（有状态和无状态）在DolphinDB中都可以转化为一个唯一的字符串序列。据此，我们可以删除重复的算子，提高计算效率。 3.3 内置的状态函数状态算子计算时需要用到历史状态。

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新型行情中心：基于实时历史行情的指标计算和仿真系统

其他数据库存储技术会把这两个字段作为主键提高查询速度，但由于主键必须唯一，导致这些数据库无法原生存储不唯一数据，只能在应用层或数据库层做特殊处理，这会导致数据错误或性能下降等诸多问题。...宽表存储天然适合面板数据，并能减少数据冗余，提高查询速度。表5：DolphinDB 宽表存储如表5所示，在一张宽表中存储4500只股票的1098个因子。DolphinDB支持32767列大宽表。...一部分时序数据库不支持大宽表或者存在明显的性能问题。例如ClickHouse会把每列数据都存为一个文件，在大宽表中多列数据文件读写就会遇到显著的性能下降。...DolphinDB自研的TSDB存储引擎能够保证大宽表下的高性能读写。...通过流表的订阅，数据实时落库与实时因子计算同时进行，对开盘高峰期数据计算多个指标，亚毫秒级完成了全部计算，性能提高100多倍。计算结果写入RabbitMQ，供下级的业务消费。

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工业物联网的“实时鸿沟”，该由谁来填？

系统越建越多、传感器越布越密，数据链路也变得越来越长——从现场的传感器、边缘设备，到工业网关、数据中台，再到云端报表系统，层层传输、层层处理，每一步都在“稀释”数据的实时价值。...在这样的背景下，有一个叫DolphinDB（智臾科技）的公司，正试图把“实时计算”做成这类场景的底座。那么，工业领域对实时计算有什么样的需求，DolphinDB又是如何解决一个个的难题的？...DolphinDB软件架构 1.技术架构：一体化引擎，收敛复杂链路 DolphinDB不是简单的拼装“模块列表”，而是底层构建了一个 “多模态存储引擎”，在统一架构中打通了三类关键能力： ·TSDB（高性能时序处理...2.核心能力：让“实时处理”变成平台通用能力在具体能力层，DolphinDB内置20+流计算引擎，并把实时处理拆解为标准化组件，比如： ·流批一体：指标逻辑一次开发，既能实时监控，也能历史复盘； ·高性能流引擎...需要指出的是，DolphinDB这类实时计算引擎并非“为某一行业定制”，而是将流批一体、云边协同、高性能引擎等底层能力，打包成一套可嵌入不同业务场景的数据计算底座。

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AI时代下，我们需要新一代的金融基础软件

而DolphinDB打造了一个“万能模具”，将各类金融资产数据统统压制成标准化的“乐高单元”。所有资产都转化为统一的计算对象，存入一张表之中。...代码逻辑与执行逻辑分离同一段核心的交易逻辑，在不同场景下需要不同的性能表现。DolphinDB实现了“代码逻辑”与“执行逻辑”的分离。...DolphinDB作为“航母”，是整个舰队的力量核心，提供高性能的实时计算与时序数据支撑。...·“高速突击舰”：CPU-GPU异构计算平台Shark 随着AI与智能计算需求的增长，智臾科技将GPU硬件优势融入DolphinDB，显著提升计算性能。...为提高数据处理效率，该平台采用就近计算策略，即在距离数据源最近的服务器集群上进行计算。

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DolphinDB：实时决策时代——AI与低延时计算如何重塑数字孪生

作为浙江智臾科技DolphinDB的首席架构师，他在当天的演讲《实时决策时代：AI与低延时计算如何重塑数字孪生》中，抛出了一个让在场众多CIO（首席信息官）深思的命题：当数据库的“甲方”从秒级反应的人类...，变成了微秒级反应的AI智能体，我们的基础设施该如何重构？...“你很难想象一个业务专家去手写几千行代码来管理流计算的状态水位线，”程训焘摇了摇头，“这就像让建筑师去亲手烧砖一样荒谬。” 像设计芯片一样设计流计算如何解决“好用”与“高性能”的矛盾？...在DolphinDB的架构图中，存在着独特的“流数据表”设计。程训焘将其比作“河流上的码头”。数据像河流一样奔涌而下，流数据表就是沿途的码头。数据可以在码头暂存、清洗，或者直接流向下个码头。...DolphinDB首先攻下的，是对性能要求最苛刻的量化金融领域。国泰海通证券、华泰证券、华夏基金等头部机构纷纷成为其客户。

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5 种高性能架构模式一文讲透

随着设备数量与时间推移，通常会遇到类似问题：写入性能瓶颈：单库写入 QPS 难以突破 10 万，CPU 和 I/O 频繁打满查询与写入冲突：实时看板查询导致锁表、卡顿，影响线上业务存储成本高昂：历史数据累积...典型链路设备 / 网关 → MQTT / HTTP → 消息总线（MQTT Broker / Kafka 等）→ 时序数据库 → 报表 / 看板 / API适用场景•设备数中高、数据量持续增长的 IoT...常见技术栈示例流引擎：Apache Flink、Spark Structured Streaming、Kafka Streams规则引擎：Drools、自研规则配置平台内置方案：DolphinDB 流数据表...根据数据访问频率实施分层存储策略：高频访问的近期数据保留在 TSDB，低频访问的历史数据归档至数据湖，平衡性能与成本。...对于希望降低复杂度、快速上线的团队，像 DolphinDB 这样的一体化时序计算引擎值得重点关注——它能在单一系统内完成流处理、存储、分析，显著简化技术栈的同时保持高性能。

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干货 | 高频多因子存储的最佳实践

面对如此庞大的数据量，如何保证高效的数据写入是因子库存储的一大挑战，如果不能支持并充分发挥多块磁盘的 IO，写入耗时将达数小时以上。...）将数据读取出来，这对数据库的性能提出了高要求。...下文中，将基于高频多因子存储场景，为大家介绍一个基于 DolphinDB 实现的因子库和因子存储方案，对比不同存储模式下的性能。...1、新增因子：在新增因子的场景，窄表模式只需要进行 Insert 操作，将新增因子数据写入；而宽表模式需要先进行addColumn 操作，然后更新新增因子列数据，DolphinDB 目前的更新机制是重写...直播中，我们将进一步为大家介绍更丰富的因子库，并使用更贴近实际用户生产环境的硬件配置和数据量来进行测试，以提供可以参考的性能基准。

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2025 年 IoT 数据平台技术雷达：哪些技术正在改变游戏规则？

DolphinDB 等计算型时序数据库通过分布式时序表（DFS Table）设计，天然支持多维度标签索引与高效关联查询。...如何选择：回到业务约束本身从实践经验看，这两类路径并非非此即彼。...一种符合上述趋势的工程实现：以 DolphinDB 为例在将计算能力前移、缩短数据决策链路的实践中，一些团队开始选择具备高性能时序分析与实时处理能力的一体化数据平台作为核心组件。...在实时数据处理方面，DolphinDB 提供了原生的流数据表与响应式计算机制，能够在数据到达的同时触发计算逻辑并持续更新指标状态。...集群： - 流数据表接收事件流 - 响应式引擎实时计算OEE三要素（可用率、性能率、质量率） - 按设备/产线/车间实时聚合 ↓ 分析结果推送至生产看板与移动端APP业务变化设备效率从 T+1

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索引使用的好处与坏处(Oracle测试)

，也是最难全面掌握的技术，因为正确的索引可能使效率提高10000倍，而无效的索引可能是浪费了数据库空间，甚至大大降低查询性能。　　...如表zl_sybm(使用部门)一般只有几条记录，除了主关键字外对任何一个字段建索引都不会产生性能优化，实际上如果对这个表进行了统计分析后ORACLE也不会用你建的索引，而是自动执行全表访问。...数据重复且分布平均的表字段　　假如一个表有10万行记录，有一个字段A只有T和F两种值，且每个值的分布概率大约为50%，那么对这种表A字段建索引一般不会提高数据库的查询速度。　　...如何只通过索引返回结果　　一个索引一般包括单个或多个字段，如果能不访问表直接应用索引就返回结果那将大大提高数据库查询的性能。...如何重建索引　　alter index 表电量结果表主键 rebuild 　　如何快速新建大数据量表的索引　　如果一个表的记录达到100万以上的话，要对其中一个字段建索引可能要花很长的时间，甚至导致服务器数据库死机

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Google去中心化分布式系统论文三件套(Percolator、Spanner、F1)读后感

另外一个特性就是延迟不敏感，因为 Percolator3 里很多设计都是高延时的（茫茫多的锁和冲突时Waiting），所以要求应用不太在意延时。也是比如搜索引擎里，过几分钟再建索引并不是大问题。...Spanner4 的特点是基于时间戳API （后面有提到）的多版本数据库，SQL-based，支持分布式事务，支持跨行事务，支持原子更新元表，副本管理可以随着数据量增长动态分配，也可以由应用程序控制。...这个API分配的时间是不下降的（即递增或相同）。 TrueTime API 设计为一个时间范围。...，延迟还是比较高的，单机性能也一般。...的话会锁表导致暂时性服务不可用）元表变更期间请求延迟不应该显著提高（直接用 Spanner4 的话都服务不可用了，就不用说延迟了）为了实现上面的特性，F15 的元表变更实现了下面这两个规则：

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11年逆袭，寒门专升本职高生终成MIT博士生！自学CMU课狂发5篇顶会，全网热议

而周信静在面试时，展现出的对raft协议原理和实现细节的熟悉程度，甚至让面试官惊掉了下巴：在30分钟的对话过程中，基本上捋了一遍如何使用raft协议实现一个分布式数据库，从客户端到服务端的框架设计。...在入职之后，便直接让他以实习生的身份参与到了DolphinDB分布式时序数据库的内核研发当中。期间，团队在用哈希方法来改进SQL引擎分组计算的性能时，遇到了瓶颈。...在经过讨论之后发现，标准库的HashMap平衡了key在删除、新增和查询各方面的性能，但在SQL计算引擎中，却基本上用不到删除功能。因此，可以尝试从这个角度进行优化。...此外，2-Tree的思想也可以推广到多个存储层和/或设备。结果显示，将2-Tree应用到B+树和LSM树上时，可以显著提高它们在高度偏斜工作负载下的内存利用率（分别提高15倍和20倍）。...而与现有的以降低范围扫描性能为代价来提高内存利用率的解决方案不同，2-Tree拒绝做出这样的妥协。努力，也是一种天赋他的经历一经曝出，也迅速掀起了广大网友讨论的热潮。

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【免费下载】基于Python的开源量化交易平台开发框架

）的Web服务器 Python交易API接口封装（api），提供上述交易接口的底层对接实现。...REST Client（rest）：基于协程异步IO的高性能REST API客户端，采用事件消息循环的编程模型，支持高并发实时交易请求发送 Websocket Client（websocket）：...基于协程异步IO的高性能Websocket API客户端，支持和REST Client共用事件循环并发运行简洁易用的事件驱动引擎（event），作为事件驱动型交易程序的核心。...，只推荐熟手使用 NoSQL类 DolphinDB（dolphindb）：一款高性能分布式时序数据库，适用于对速度要求极高的低延时或实时性任务 Arctic（arctic）：高性能金融时序数据库...在提交代码的时候，请遵守以下规则，以提高代码质量：使用flake8检查你的代码，确保没有error和warning。在项目根目录下运行flake8即可。

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时序数据库Machbase「建议收藏」

1、官方介绍 Machbase是韩国的一家公司开发的一款类似InfluxDB、DolphinDB、TDengine等时序数据库产品，不开源，不过单机fog版可以免费试用，具体可以参考官方网站：https...Machbase Edge Edition 旨在即使嵌入在资源有限的小型设备中也具有高速处理性能。通过嵌入众多小型设备中的边缘版，可以通过收集和处理生产现场产生的所有数据来构建完美的边缘计算基础设施。...默认系统用户和密码【sys:manager】 sys用户可以看到所有表，包括其他用户创建的表，但不能操作其他用户创建的表。新创建的用户不能创建tag table，只能看到自己的表。...登录后界面【admin/machbase】 4.4、表空间创建表空间，可以指定数据存储在不同的磁盘位置。...，不过字段类型默认都时varchar；测试了log table 导入7百万条记录的速度，七八个字段，不预先建表须18秒，预先建表指定字段类型则须23秒，数据导入导出速度大约37.2万条/秒。

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硕士毕业半年的茫茫社招路

我尤其推荐刚入计算机领域不久的同学学习一下，也许能够大大提高自己的工作效率。对我来说帮助最大的应该是对dotfile的管理和自动化部署、以及zsh的一些好用的插件。 MHRD游戏，我的文章在此。...例如春节瓜分红包，这么多红包的金钱，该如何分配才能最大化有效的用户增长呢，这个项目就是他们部门所负责的事情。这个团队原先是全部在北京的，后来决定在上海也组建一个团队，故联系我面试。...work）的时候，我也能用实验和逻辑来解释清楚原因，找到问题所在，并且去解决问题，让系统性能提升。...这下我可就犯难了，这倒不是完全因为阿里的工作环境和氛围可能不适合我，还因为我知道我的简历去投阿里云数据库组的社招，很可能连表刷（简历筛选）都过不了。...而这些领域应用高性能的时序数据库，还能够实现一些以前很难实现的功能，如核电站的实时异常检测等，这些功能的实现对于国家与社会显然是具有重要意义的。

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MySQL索引详解及演进过程以及延申出面试题（别再死记硬背了，跟着我推演一遍吧）

1.3作用一句话总结：索引能够提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本。提出问题：我们用空间换时间，但是他的数据结构、查询的IO成本、以及是如何存储数据的呢?...但是给每一个页都建目录，随着目录页也出现多个，我们一个个目录也去遍历查询性能也会下降。我们可不可以给目录建一个目录？...并且页的数据必须满足一个条件：下一个数据页中用户记录的主键值必须大于上一个页中用户记录的主键值因为是有序增加，我们直接在页的双向链表末端增加一个页即可。那如果是无序增加，新增一条数据怎么办？...，损耗数据库的性能，也就是解释了我们为什么不要在频繁更新修改的列上建索引，或者是不要去更新主键。...扫库、扫表能力更强排序能力更强查询效率和查询性能稳定存储能力更强、三层B+树就能存储千万级别的数据。

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已开源！GraphVite 超高速图表示学习系统，1 分钟可学百万节点

8 月 5 日晚，GraphVite 开发者 @唐建（MILA 实验室助理教授，曾获 ICML 2014最佳论文、WWW16 最佳论文提名）在社交平台上公布了这个图表示学习系统开源的消息。...他表示，在百万节点的图上，使用该系统仅需 1 分钟左右就可以学习节点的表示。该系统的目标是为广泛的嵌入方法系列提供通用和高性能的框架，这将非常有利于图学习算法的研究与部署。...GraphVite 可以帮助用户实现：在统一的平台上重现学习算法对图形或高维数据进行快速可视化对大规模图形或知识图谱进行学习提高原型设计与模型调整的效率目前，GraphVite 已为 3 种任务提供了完整的训练和评估流程...为了简要介绍 GraphVite 的速度，开发者展示了用 GraphVite 实现的所有模型的基准测试，包括它们的时间和性能。...下面的动画演示了如何在层次结构中遍历 English Setter 类。

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数据库—索引

适当的使用索引可以提高数据检索速度，可以给经常需要进行查询的字段创建索引 oracle的索引分为5种:唯一索引，组合索引，反向键索引，位图索引，基于函数的索引索引的创建 Oracle和MySQL创建索引的过程基本相同...：自动建立唯一索引表的字段唯一约束：ORACLE利用索引来保证数据的完整性直接条件查询的字段：在SQL中用于条件约束的字段查询中与其它表关联的字段：字段常常建立了外键关系查询中排序的字段：排序的字段如果通过索引去访问那将大大提高排序速度...查询中统计或分组统计的字段什么情况下应不建或少建索引表记录太少：如果一个表只有5条记录，采用索引去访问记录的话，那首先需访问索引表，再通过索引表访问数据表，一般索引表与数据表不在同一个数据块，这种情况下...数据重复且分布平均的表字段：假如一个表有10万行记录，有一个字段A只有T和F两种值，且每个值的分布概率大约为50%，那么对这种表A字段建索引一般不会提高数据库的查询速度。...对千万级MySQL数据库建立索引的事项及提高性能的手段： l 对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

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如何在 .NET 中提高 Web API 的性能 — 11 种经过验证的技术

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DolphinDB：金融高频因子流批统一计算神器！

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