1. TDengine在同花顺组合管理业务中的优化实践
同花顺作为中国领先的金融信息服务提供商，深耕于金融行业多年。其组合管理业务是其中的重要业务之一，用于帮助用户实现资产组合的管理和优化。在这个业务中，数据的存储和查询是至关重要的环节。针对海量的数据量和高并发的查询需求，同花顺选择了TDengine作为其关键数据库，并在实践中不断优化。
1.1 TDengine简介
TDengine是一个开源的高性能时序数据库，专注于处理时序数据。其具备高吞吐量、低延迟和高并发查询的能力，适用于海量时序数据的存储和处理场景。TDengine的架构设计和实现使得其能够满足同花顺组合管理业务的需求。
在同花顺的组合管理业务中，时序数据主要包括证券的价格、行情数据以及交易记录等。这些数据需要高效地存储和查询，以支持用户的投资决策和组合调整。
1.2 数据存储优化
在组合管理业务中，数据的实时性和准确性至关重要。为了优化数据的存储和读写性能，同花顺采用了以下方法：
1.2.1 数据分片
// 设置数据分片
CREATE TABLE stock (
ts TIMESTAMP,
code NCHAR(6),
price FLOAT,
...
) TAGS (symbol NCHAR(6)) PRIMARY KEY(ts, code) TTL ts + INTERVAL '365' DAY;
同花顺将数据按照股票代码和时间戳进行分片，利用TDengine的分片功能，使得不同股票的数据可以并行写入和查询。这样能够充分利用分布式的计算能力，提高数据的存储和查询性能。
1.2.2 数据压缩
// 启用数据压缩
ALTER TABLE stock COMPRESS snappy;
为了节约存储空间，同花顺启用了TDengine的数据压缩功能，使用Snappy压缩算法对数据进行压缩。这样不仅能够减少存储成本，还能提高数据的读写速度。
1.3 查询性能优化
组合管理业务中的查询需求非常高，包括实时行情查询、历史数据回测等。为了提高查询性能，同花顺进行了以下优化：
1.3.1 索引优化
// 创建索引
CREATE INDEX idx_symbol ON stock (symbol, ts);
同花顺通过创建合适的索引，提高查询的速度。在TDengine中，可以通过创建TAGS索引和属性索引来加速查询。对于组合管理业务中常用的股票代码查询，同花顺创建了符号（symbol）和时间戳（ts）的联合索引，以加快查询速度。
1.3.2 查询优化
// 样本查询
SELECT * FROM stock SAMPLE(0.1) WHERE symbol = '600000' AND ts BETWEEN '2022-01-01 00:00:00' AND '2022-01-31 23:59:59';
// 聚合查询
SELECT MAX(price), MIN(price) FROM stock WHERE symbol = '600000' AND ts BETWEEN '2022-01-01 00:00:00' AND '2022-01-31 23:59:59' GROUP BY ts/(INTERVAL '1' HOUR);
为了减少查询的数据量，同花顺采用了样本查询和聚合查询的方式。样本查询通过设置SAMPLE参数来获取指定比例的样本数据，以减少数据的读取量。聚合查询通过将数据按照一定的时间间隔进行分组，并对该时间段内的数据进行聚合计算，减少返回结果的数据量。
2. 总结
通过对TDengine在同花顺组合管理业务中的优化实践，我们可以看到，TDengine在存储和查询性能方面具有显著的优势。通过合理的数据分片、数据压缩和索引优化，可以大幅提升数据的存储和读写性能。同时，样本查询和聚合查询能够有效减少查询数据量，进一步提高查询的速度。
同花顺将继续与TDengine团队合作，不断优化和改进数据库系统，进一步提升组合管理业务的数据处理能力。同时，同花顺也将不断探索和尝试新的优化方法，为用户提供更优质的服务。