Arctic Key-Value存储库使用指南-优快云博客

Arctic Key-Value存储库使用指南

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

概述

Arctic是一个基于MongoDB的高性能金融数据存储系统，专为时间序列数据设计。它提供了简单易用的Python接口，特别适合存储和管理金融市场的历史数据。本文将详细介绍如何使用Arctic进行数据存储和检索操作。

环境准备

在使用Arctic之前，需要确保已安装以下Python包：

pandas
pymongo
arctic

可以通过pip命令安装这些依赖项。

基础操作

连接存储

首先需要建立与MongoDB实例的连接：

from arctic import Arctic
store = Arctic('mongo_host_address')  # 替换为实际的MongoDB主机地址

库(Library)管理

Arctic中的数据组织在称为"库"的逻辑单元中：

# 列出所有可用库
store.list_libraries()

# 创建新库
store.initialize_library('username.scratch')

# 获取库引用
library = store['username.scratch']

数据操作

写入数据

Arctic支持存储pandas DataFrame格式的数据：

import pandas as pd
from datetime import datetime as dt

# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({'prices': [1, 2, 3]},
                 index=[dt(2014, 1, 1), dt(2014, 1, 2), dt(2014, 1, 3)])

# 写入数据
library.write('SYMBOL', df)

读取数据

读取数据时会返回包含数据和元信息的对象：

data_object = library.read('SYMBOL')
df = data_object.data  # 获取实际的DataFrame

数据管理

# 列出库中所有符号(键)
library.list_symbols()

# 删除数据
library.delete('SYMBOL')

高级功能

元数据操作

可以为存储的数据附加元数据：

# 写入带元数据的数据
library.write('MY_DATA', df, metadata={'source': 'market_data', 'frequency': 'daily'})

# 基于元数据查询符号
library.list_symbols(source='market_data')

版本控制

Arctic提供了完善的数据版本控制功能：

# 列出符号的所有版本
versions = list(library.list_versions('SYMBOL'))

# 读取特定版本的数据
old_data = library.read('SYMBOL', as_of=1)  # 读取版本1的数据

状态保存功能

状态保存可以记录库在某个时间点的完整状态：

# 创建状态记录
library.snapshot('end_of_day_20230101')

# 列出所有状态记录
library.list_snapshots()

# 从状态记录读取数据
snapshot_data = library.read('SYMBOL', as_of='end_of_day_20230101')

# 删除状态记录
library.delete_snapshot('end_of_day_20230101')