这几天在处理股票的 tick 数据,希望能够实时生成各周期的 K 线。目前流行的时间序列数据库都不是很合适,所以自己实现了一个,名字就叫 TickDB 。
TickDB 主要关注 group 功能,比如这个应用场景:服务器的原始数据是每隔 1 秒生成的,但要求按照每分钟的最高值展现。
TickDB 的特性
1.数值型时间序列数据库, key 为时间戳
2.无模式,支持多列
3.可以构建丰富的 group 算法
4.支持无序的时间数据
5.基于 HTTP 的 JSON 查询支持
Github : https://github.com/vimrus/tickdb
相关参考:
http://misfra.me 这个博客关于时间序列数据库的文章都很好, TickDB 用的存储引擎 Catena 就是该作者编写的
https://github.com/dustin/seriesly 一个非常清晰的数据库, TickDB 参考了其设计思路
目前 TickDB 还处于玩具阶段,不过已经满足目前我的需求了。沪深任意一只股票的当日 Level1 数据生成分钟 K 线,可以控制在 10ms 以内。
后面的开发计划主要是增加 group 类型,实现索引及新的存储引擎。
如果感兴趣的话,欢迎一起玩耍!
TickDB 主要关注 group 功能,比如这个应用场景:服务器的原始数据是每隔 1 秒生成的,但要求按照每分钟的最高值展现。
TickDB 的特性
1.数值型时间序列数据库, key 为时间戳
2.无模式,支持多列
3.可以构建丰富的 group 算法
4.支持无序的时间数据
5.基于 HTTP 的 JSON 查询支持
Github : https://github.com/vimrus/tickdb
相关参考:
http://misfra.me 这个博客关于时间序列数据库的文章都很好, TickDB 用的存储引擎 Catena 就是该作者编写的
https://github.com/dustin/seriesly 一个非常清晰的数据库, TickDB 参考了其设计思路
目前 TickDB 还处于玩具阶段,不过已经满足目前我的需求了。沪深任意一只股票的当日 Level1 数据生成分钟 K 线,可以控制在 10ms 以内。
后面的开发计划主要是增加 group 类型,实现索引及新的存储引擎。
如果感兴趣的话,欢迎一起玩耍!