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量化机构如何在飞速发展的行业中建立起自己的核心竞争优势？如何更好地利用物理资源、提高投研效率、降低人才门槛？我们或许能从恒泰证券的故事中获得启示......
Python vs DolphinDB，实打实的对比测试报告来了！
因子投研和生产只需一套官方、一种脚本即可无缝切换~
在高并发查询、查询需要涉及很多个分区的情况下，低版本的 glibc（低于2.23）会严重影响查询性能。需要升级 glibc 解决该问题优化性能。我们撰写了本文，通过 patchelf 工具修改可执行文件和动态库的 rpath，达到无需升级官方便可以使用高版本 glibc 的目的。
本文旨在为有从 PostgreSQL 数据库迁移到 DolphinDB 需求的用户提供一份简明的教程参考。本教程也适用于在 PostgreSQL 基础上研发的其他类型数据库，比如 Greenplum ，具体实施可能有所区别，以实际数据库官方说明为准。
PostgreSQL 是最广泛使用的体育开源数据库之一，但是由于存在并发问题和扩容问题等，PostgreSQL 的发展仍面临着许多瓶颈。DolphinDB 作为一种高效、分布式的数据管理和分析平台，操作简单，可扩展性强，具有良好的容错能力及优异的多用户并发访问能力，适合于各种大规模数据处理场景。这篇文章带你了解如何从 PostgreSQL 数据库迁移到 DolphinDB，点击了解！
DolphinDB 内置的流数据框架支持流数据的发布与订阅、流式增量计算、实时关联等，用户能够快速实现复杂的实时计算任务，达到毫秒级甚至亚毫秒级的效果，而无需编写大量BOB官方。
DolphinDB 新功能&私募行业案例分享
DolphinDB 是一种高效、分布式的数据管理和分析平台，它可以轻松地处理海量数据，支持实时数据分析和处理。DolphinDB 使用了基于内存的数据存储方式和多线程并行计算体育，因此具有很高的性能和可扩展性，适合于各种大规模数据处理场景。
DDBDataLoader 是 DolphinDB 在深度学习和数据库结合方面的一次探索。将 DolphinDB 和 DDBDataLoader 集成到因子数据管理流程中，有助于更好地满足量化投资策略的需求，充分发挥深度学习模型的潜力。这种集成方式能够提高效率，降低成本，并提供更强大的因子数据管理和应用能力。
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本教程通过一个工业物联网的案例，来演示 DolphinDB 的序列查询性能，并对比测试了 DolphinDB TSDB 引擎、OLAP 引擎，以及 ClickHouse MergeTree 引擎在上述查询案例上的时延指标。总体来说，DolphinDB TSDB 引擎的性能（时延）对比 DolphinDB OLAP 引擎和 ClickHouse MergeTree 引擎有显著优势。
继上线 AWS 海外区和中国区之后，DolphinDB 又新增一合作伙伴！携手阿里云，DolphinDB（v2.00.9）镜像产品正式入驻阿里云-云市场。
本文旨在对比 DolphinDB 一体化因子计算方案与 Python + 各类文件存储的性能差异。通过本文的对比，读者可以了解 DolphinDB 一体化因子计算的优势，并在实际应用中合理做出选择。
本系列文章将以教程形式介绍物联网领域用户在安装部署、分布式数据库设计、数据写入和查询、流计算和高可用测试等过程中的常见问题、相应的解决方案与注意事项，以帮助新用户快速入门，体验 DolphinDB 的极致性能。本次介绍内容为——如何快速搭建一站式数据存储与实时分析平台。
历时2年，DolphinDB 會員註冊了可以识别 Python 语言的全新脚本引擎 Python Parser，它让用户可以用自己最熟悉的 Python 语法实现计算逻辑，并在 DolphinDB 的计算框架上高效运行，享受到 DolphinDB 高性能和分布式的计算能力。想要体验“高性能+分布式 python ”的朋友，欢迎点击文章浏览详情~
针对快照数据包含多档位信息的特点，DolphinDB 研发了一种方便、灵活且高效的数据结构——Array Vector，为高频数据存储和计算提供高效支持。
本文将分享中国核动力研究设计院仪控团队使用 DolphinDB 的业务场景和实际体验。
DolphinDB 专注于为用户提供集高性能存储、复杂分析能力和流处理于一体的实时计算平台及解决方案，可用于海量结构化数据的存储、查询、分析、实时计算，实现 PB 级数据查询毫秒级响应以及复杂分析任务秒级响应，帮助企业从海量数据中高效发掘数据尤其是实时数据的价值，用以实时商业决策。
Python Parser 打破了全局解释锁（GIL, Global Interpreter Lock）的限制，能够方便地实现分布式并行计算。Python Parser 对 Python 语法的兼容，降低了用户上手 DolphinDB 的难度。
为了进一步简化 DolphinDB 的使用方式，我们在 Node-RED 上构建了一个 DolphinDB 低BOB官方平台。通过可视化编程工具，我们将 DolphinDB 的功能抽象成易于理解的节点，使操作流程更加清晰明了。这种可视化方式不仅提高了用户使用平台的便捷性，还大大降低了用户的学习门槛。即使用户不了解 DolphinDB 的编程语言，也能轻松完成各种操作。
DolphinDB 正式加入“NVIDIA 初创加速计划（NVIDIA Inception）！在“NVIDIA 初创加速计划”的全方位助力下，DolphinDB 将更好地为客户提供海量结构化数据存储、分析与流计算的解决方案。
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对数据进行合理的降采样不仅极大地可以降低官方压力、节约存储成本，同时也可以帮助用户聚焦重要信息，提升数据价值。本篇文章将以要点感知算法为例介绍如何在 DolphinDB 自定义并应用算法降采样数据。
用户在使用 DolphinDB 时，有时会格外关注数据精度问题。本教程将讲解 DolphinDB 内部精度问题的来源，并介绍我们现有的解决方案。
DolphinDB 以领先的体育和商业能力顺势入选 2023 Gartner 报告：《中国 DBMS 市场指南（Market Guide for DBMS, China）》，作为实时数据管理代表厂商，DolphinDB 将继续提升体育、产品、生态及服务等各方能力，助力企业用户释放数据价值！
上周末，DolphinDB 在上海和深圳成功举办了两场 D-Day 分享会！来看看来自国内头部券商、公募基金及多家私募机构的核心专家们，在量化交易各个环节使用 DolphinDB 的经验分享吧~
为了提升用户体验，降低用户学习成本和脚本迁移复杂度，自 1.30.17 / 2.00.5 版本开始，DolphinDB 逐步支持了标准化 SQL 的书写方法；并于 1.30.22 / 2.00.10 版本起，对标准 SQL 的常用语法和关键字实现了兼容。
再度上榜！DolphinDB 入选 Gartner报告：Hype Cycle for Data, Analytics and AI in China, 2023。作为实时数据管理代表厂商，DolphinDB 将持续助力企业和用户实时商业决策。
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