行情数据和量化因子 存储数据库选型
主要考虑 数据量、性能需求、预算和技术栈
数据规模（频率、品种数、时间跨度）
团队规模和技术栈
预算范围
性能要求（查询延迟、并发量）


一、核心推荐方案
1. 专业时序数据库（首选）
DolphinDB：国内量化领域最流行的解决方案
优势：集存储、计算、分析于一体，因子计算性能极强
适合：高频数据、复杂因子计算、回测系统

ClickHouse：开源高性能列式数据库
优势：查询速度快，存储成本低，社区活跃
适合：中高频数据、PB级存储

InfluxDB：专为时序数据设计
优势：生态完善，易于部署
适合：监控级频率的数据存储

2. 云原生数仓（弹性需求）
Snowflake：完全托管，支持标准SQL
适合：团队协作、多区域部署
AWS Redshift / Google BigQuery：云厂商方案
适合：已在对应云生态中的团队

3. 传统关系型数据库（中小规模）
PostgreSQL + TimescaleDB（时序插件）
优势：功能全面，支持复杂查询，生态好
适合：中低频数据（日/分钟级），初创团队
MySQL/MariaDB：简单可靠
适合：数据量小（<100GB），快速原型

二、选择矩阵
场景 数据频率 数据量 推荐方案 理由
个人研究/初创  日/小时级  < 100GB PostgreSQL+TimescaleDB  成本低，易上手
中高频交易  分钟/tick级 100GB~10TB  DolphinDB或ClickHouse  计算性能强
机构级/HFT  tick/逐笔  >10TB  DolphinDB或自研方案  极致性能
云原生团队 任意  任意  Snowflake/云数仓 免运维，弹性伸缩


三、技术栈考虑
Python 生态友好度
DolphinDB：有Python API，但学习曲线较陡
ClickHouse：通过clickhouse-driver连接，体验良好
PostgreSQL：psycopg2成熟稳定
InfluxDB：有官方的influxdb-client-python

因子计算支持
内置计算引擎：
DolphinDB > ClickHouse > 其他

UDF扩展性：
PostgreSQL > ClickHouse > DolphinDB


四、实用建议
起步阶段（建议）
# 先用简单方案验证思路
PostgreSQL + TimescaleDB + pandas
# 或直接使用 qlib 等框架内置存储

成长阶段
评估DolphinDB（如果团队有预算）

或部署ClickHouse集群（开源可控）

生产环境

高频场景：DolphinDB
中低频：ClickHouse或云数仓
考虑混合架构：热数据存内存数据库，冷数据存对象存储

五、开源组合方案

数据采集：Airflow/Kafka
存储：ClickHouse（主库）+ MinIO/S3（冷存储）
计算：Dask/Ray（分布式计算）
服务：FastAPI + Redis（缓存）



六、注意事项
数据合规：确保数据源合法
备份策略：至少两地三备份
成本控制：云数据库注意存储和查询成本
未来扩展：预留接口支持更多数据源