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Databend 开源周报第 114 期

Databend 是一款现代云数仓。专为弹性和高效设计,为您的大规模分析需求保驾护航。自由且开源。即刻体验云服务:https://app.databend.cn 。 What's On In Databend 探索 Databend 本周新进展,遇到更贴近你心意的 Databend 。 MERGE INTO MERGE INTO 语句用于根据指定的条件和匹配标准,在目标表中执行对行的插入、更新或删除操作,使用来自指定源的数据。 MERGE INTO 中通常会包含若干 MATCHED 或 NOT MATCHED 子句:对于 MATCHED 子句,可以对目标表进行更新或者删除,而如果是 NOT MATCHED 子句,则可以插入数据。 -- Merge data into 'salaries' based on employee details from 'employees' MERGE INTO salaries USING (SELECT * FROM employees) ON salaries.employee_id = employees.employee_id WHEN MAT...

Python+Pickle/Parquet/HDF5...不同文件格式存储模式下的量化因子计算性能对比

在量化交易中,基于金融市场 L1/L2 报价和交易高频数据进行高频因子计算是一项常见的投研需求。随着金融市场数据量的不断增加,传统的关系数据库已经难以满足大规模数据的存储和查询需求。为了应对这一挑战,一部分用户选择了分布式文件系统,并使用 Pickle、Feather、Npz、Hdf5、以及 Parquet 等格式来存储数据,并结合 Python 进行量化金融计算。 虽然这些存储方案可以支持海量的高频数据,但也存在一些问题,例如数据权限管理困难、不同数据关联不便、检索和查询不便,以及需要通过数据冗余来提高性能等。此外,通过 Python 来读取计算,也需要耗费一些时间在数据传输上。 为解决这些问题,越来越多的券商和私募机构开始采用 DolphinDB 作为分析型的分布式时序数据库。DolphinDB 提供高效的数据存储和计算能力,使得高频数据的因子计算变得更加便捷和高效。 本文旨在对比 DolphinDB 一体化因子计算方案与 Python + 各类文件存储的性能差异。通过本文的对比,读者可以了解 DolphinDB 一体化因子计算的优势,并在实际应用中合理做出选择。 测试基础环境 软...

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