ArcticDB与Arctic时序数据库技术解析与使用指南-优快云博客

ArcticDB与Arctic时序数据库技术解析与使用指南

arctic High performance datastore for time series and tick data 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ar/arctic

项目概述

ArcticDB是Arctic项目的全新重写版本，而原Arctic项目目前处于维护模式。这两个项目都是专门为处理时间序列和DataFrame数据而设计的数据库系统，构建在MongoDB之上。ArcticDB在保持与Arctic相似API的同时，性能得到了显著提升。

Arctic核心功能解析

数据类型支持

Arctic支持多种数据类型的序列化存储：

Pandas DataFrame（最常用）
Numpy数组
通过pickle序列化的Python对象

这种多类型支持免去了开发者手动处理不同数据格式的麻烦。

高效压缩传输

默认使用LZ4压缩算法，在客户端进行数据压缩，显著减少网络传输和磁盘存储的开销。

版本控制能力

VersionStore存储引擎提供了类似Git的版本控制功能：

支持对象不同阶段的版本管理
可以创建数据快照
允许自由实验后回滚到之前状态

自动分块处理

自动将大型DataFrame分割成小块(chunking)，优化存储和检索效率。

存储引擎比较

Arctic提供了三种存储引擎，各有侧重：

VersionStore
- 核心特性：版本控制、快照功能
- 适合场景：需要历史版本追踪的数据
TickStore
- 核心特性：流式数据的高效存储和检索
- 适合场景：高频交易数据等流式输入
ChunkStore
- 核心特性：数据分块和范围检索优化
- 适合场景：大规模时序数据的分块处理

基础操作教程

连接建立

# 创建Arctic连接
conn = Arctic('127.0.0.1')

库管理操作

# 列出所有库
conn.list_libraries()

# 初始化新库（默认使用VersionStore）
conn.initialize_library('market_data')

# 访问特定库
lib = conn['market_data']

数据读写

# 准备示例数据
data = pd.DataFrame({
    'value': [1, 2, 3]},
    index=pd.date_range('2023-01-01', periods=3)
)

# 写入数据
lib.write('stock_abc', data)

# 读取数据
df = lib.read('stock_abc')

其他实用方法

# 列出库中所有symbol
symbols = lib.list_symbols()

# 管理库配额
current_quota = conn.get_quota('market_data')
conn.set_quota('market_data', 10_000_000_000)  # 10GB