时间序列化数据库选型
利益相关，我是阿里云表格存储的研发。
类时序数据的存储并不是一定要用TSDB，开源的几个TSDB，底层存储也是嫁接在HBase、Cassandra等NoSQL数据库之上。
最近我也仔细研究了下开源的TSDB，写了几篇文章：
时间序列数据的存储和计算 - 概述时间序列数据的存储和计算 - 开源时序数据库解析（一）时间序列数据的存储和计算 - 开源时序数据库解析（二）InfluxDB、Druid和ElasticSearch的还正在写。
总结来说，如果你不需要复杂的多维度查询功能，而是对数据的高并发写入吞吐量、存储量有很高的要求，又担心运维的问题，那你完全可以考虑使用我们的云服务，可以来看看阿里云的表格存储。目前我们支持包括阿里内部和阿里外部在监控、IoT、日志、金融、社交等领域类时序的数据的存储和分析。提供GB级的写入吞吐量以及PB级的数据存储。使用及其简单，并且有专家给你做技术方案review和提供免费的架构咨询。
有兴趣可以加入我们的钉钉公开交流群来一起讨论。
http://qr.dingtalk.com/action/joingroup?code=v1,k1,JVQ1cEuKV8HTT2QdsLM1GJvyU1gkz4uMujuzzkHt6Dlu1TMjLUMIb1V5Vs9l3043TuANm21Cec8MPAkmuykx/Qu89OT7Y77xoBqMRi9GsL8+yTMmvxZen9hYKz6mkWcnKmCHZcvuwF7fKJNKsl4q1w== (二维码自动识别)
■网友
推荐一下我司自主研发的高性能分布式时间序列数据库DolphinDB。
DolphinDB是由一帮在华尔街工作多年的人耗时6年多用C++开发的分布式时序数据库。它自带金融基因，内置并优化了很多与金融分析相关的函数，譬如各种sliding window function, correlation/covariance/beta/percentile, 处理panel data的分组计算功能 context by， 用于数据透视的pivot by、用于数据聚合的group by， 用于时间序列数据分段处理的segment by， 以及时间序列数据特有的asof join和window join， 也包括常用的分类和拟合算法。
目前发布的版本，性能上已经超越了华尔街常用的时序数据库kdb+，请看网友的测评kdb+有可能不再是最快的时序数据库？。 DolphinDB不仅仅是一个数据库，除了高效的数据存储和SQL查询，同时可以在数据内用类SQL和python的脚本语言完成复杂的计算机编程。量化金融中用到的策略回测，直接可以在数据库内完成。系统同时还提供了常用语言的API，包括Excel，JSON，Python、R、C#、Java、C++，可以方便地与已有的应用集成。
DolphinDB是一套轻量级的分布式数据库系统，具有非常高的写入吞吐量和非常低的查询时延，面对万亿级的数据量，可以实现毫秒级的在线查询延迟。同时也支持高可用和分布式事务。
DolphinDB自带流计算功能，可以实时接入题主所说的行情数据，展开实时计算，并将原始数据和计算后的数据存入数据仓库。
DolphinDB教程：dolphindb/Tutorials_CN
下载地址：DolphinDB官网
Update: 过去的半年中，DolphinDB陆续发布了跟国外的同类时序数据库的对比测试报告，供大家参考。无论从性能还是功能来说，DolphinDB都有很大的领先优势。
浙江智臾科技有限公司：时序数据库DolphinDB和TimescaleDB 性能对比测试报告
浙江智臾科技有限公司：时序数据库DolphinDB与Druid的对比测试
浙江智臾科技有限公司：DolphinDB与Elasticserach在金融数据集上的性能对比测试
浙江智臾科技有限公司：DolphinDB与InfluxDB对比测试报告
无敌大饺子：Kdb+有可能不再是最快的时序数据库？
■网友
国产的推荐haisql_memcache, www.haisql.com,微秒级响应，带日志，每条记录时间序列号精确到纳秒。
■网友
【时间序列化数据库选型】 可以试试涛思数据的产品，完全自主研发的时序数据库
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