如何在VsCode中配置以使用DolphinDB C# API连接到DolphinDB服务器？ - 腾讯云开发者社区

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集成 Prometheus 与 DolphinDB 规则引擎，构建敏捷监控解决方案

time=：可选参数，查询时间戳，如果省略 time 参数，则使用当前服务器时间。。timeout=：可选参数，查询超时限制。...因此在构造查询请求时需要进行时间转换，具体转换方式取决于您使用的客户端工具：curl 命令：需要在命令行中手动将本地时间转换为 UTC 时间。...Server 文档，对 DolphinDB 实例进行监控以生成样例数据。...规则引擎与 Prometheus3.1 数据库资源监控方案本案例实现了 DolphinDB 服务器 CPU 使用率、内存占用、磁盘空间和网络流量等硬件资源实时监控。...参数 metrics 是一个包含了所要查询硬件资源的参数名的字符串向量，interval 为轮询的时间间隔（秒），建议与 Prometheus 配置文件中的 scrape interval 设置保持一致

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国产工业时序数据库—DolphinDB的技术突破与实践优势

DolphinDB 创新性地在单一系统中实现了流批一体（Stream-Batch Integration）架构，以解决数据孤岛和架构复杂性问题：实时流计算（Real-time Stream Computing...流表高可用：Raft Learner 机制的跨集群容灾针对实时性要求极高的流式计算场景，DolphinDB 创新性地提供基于 Raft Learner 的流表高可用能力（需预先配置多集群管理）。...客户端高可用：透明的自动重连与切换客户端内置了透明的自动重连和故障切换逻辑，能够即时感知集群中节点的故障或主备切换。这确保了无需业务层手动干预，即可自动恢复连接和业务操作，最大化了系统的连续性。...综合上述多级高可用机制，即使在极端情况下（如单个数据节点宕机、网络分区），DolphinDB 也能确保关键数据的持续写入、实时流分析的不间断运行和中心化数据的可靠访问。...高性能减少节点数量：由于其卓越的海量数据写入和毫秒级查询性能，DolphinDB 在处理相同业务负载时所需的服务器节点数量远少于传统数据库或第一代时序数据库，从而显著降低了总拥有成本（TCO, Total

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从数据孤岛到数据融合：DolphinDB 多模引擎如何打通工业物联网的任督二脉

本文从工业物联网"数据孤岛"这一普遍痛点出发，深入剖析DolphinDB多模存储引擎（TSDB、OLAP、PKEY、IMOLTP、VECTORDB）如何在一个平台内统一管理时序、关系、内存和向量等多种数据形态...，需要主键唯一性保证和事务支持实时状态数据：需要毫秒级读写的在线状态，如设备当前运行模式、报警状态等AI特征数据：机器学习模型的嵌入向量，用于相似性检索和在线推理日志与配置数据：运维日志、系统配置等半结构化数据每种数据都有其最佳的存储方式...在数据同步层面，DolphinDB支持跨集群的异步复制，以事务为单位进行数据同步，保障不同集群之间的数据一致性。...，使用Java实现业务逻辑。...只需简单参数配置即可建立多个集群之间的主从关系，以事务为单位进行数据同步，同时支持DDL和DML操作。DolphinDB还具备完善的备份恢复机制，支持历史数据迁移。

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工业物联网中，国产时序数据库如何提升良品率与效率？

2.2 DolphinDB 的技术优势作为国产时序数据库的代表，DolphinDB 在处理工业数据方面展现出了独特的技术优势：卓越的实时处理性能：DolphinDB 采用列式存储和向量化计算引擎，能够在单台服务器上实现每秒数百万数据点的写入性能...在某锂电池制造企业中，利用 DolphinDB 分析了过去一年的生产数据，成功建立了极片卷绕质量与工艺参数的关联模型。...利用 DolphinDB 存储的历史生产数据，可以建立产品质量（如尺寸精度、表面光洁度、力学性能）与工艺参数之间的数学模型，为工艺优化提供科学依据。...DolphinDB 支持实时数据看板，能够将关键工艺参数、设备状态、质量指标等以图表形式实时展示，实现生产过程的透明化管理。...随着人工智能算法的深度融入以及与工业互联网平台的广泛协同，以 DolphinDB 为代表的国产时序数据库，将持续赋能更复杂的生产场景。

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从计算、建模到回测：因子挖掘的最佳实践

本身具有多种常用编程语言的 API，包括 C++, java, javascript, c#, python, go 等。...使用这些语言的程序，都可以调用该语言的 DolphinDB 接口，订阅到 DolphinDB 服务器的流数据。本例提供一个简单的 python 接口订阅流数据样例。...在本章节中，将会讲述如何在 DolphinDB中做因子间的相关性分析，以及回归分析。 6.1 因子回测因子的建模和计算等，一旦从图表上分析出有方向性的结论，就要做成策略。...在按因子配置投资组合的策略类型中不是核心或重点，在这里 DolphinDB 选取了向量化的因子回测作为案例进行说明。首先，在k线数据上，实现了一个按多日股票收益率连乘打分的因子。...DolphinDB 后端环境时，计算和事务的内存占用可在单节点的 ”dolphindb.cfg” 或集群的 cluster.cfg（以下简称“节点配置文件”）中，通过参数”maxMemSize“配置单节点最大占用内存

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DolphinDB：以存算一体重新定义工业时序数据的边界

同时支持分级存储，区分热数据与冷数据，进一步优化存储资源使用。...3.3流批一体：一套代码搞定实时与历史DolphinDB允许开发者使用同一套脚本同时处理历史批量分析与实时流数据监控。...所有函数均经过向量化优化——以滑动窗口计算为例，增量计算模式将复杂度从O(n)降至O(1)。...4.3云边协同：32.4万测点/秒的极致吞吐在边缘计算场景中，DolphinDB展现了惊人的轻量高效能力——仅需3台服务器、4核32GB内存的边缘部署，即可实现32.4万测点/秒的稳定数据接入与实时处理...七、结语从12座水厂10万+设备的集中监控到地震台网的实时波形分析，从核反应堆的安全决策到动力电池万亿级实验数据的百倍提速——DolphinDB正在以"存算一体、流批一体、AI融合"的产品理念，重新定义工业时序数据处理的可能性边界

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从存不下、算不快到毫秒级闭环：DolphinDB 重塑工业物联网时序数据处理范式

DolphinDB还支持分级存储，区分热数据和冷数据，进一步优化存储资源的使用效率。3.3流批一体：一套代码打通实时与历史这是DolphinDB最具特色的设计之一。...同时，DolphinDB支持跨集群的异步复制，只需简单的参数配置即可建立多个集群之间的主从关系，以事务为单位进行数据同步，保障不同集群之间的数据一致性。...挑战：海量数据的快速存储查询分析，要求毫秒级查询响应系统需要具备高可用性和容灾能力需要实现高性能的计算与分析，满足实时监控要求方案：基于DolphinDB搭建新的组态监控体系，采用分区配置为数据设置合理的存储方案...挑战：设备参数数据写入性能需满足每秒30万+，且支持高并发即席查询传统技术架构进行实时数据的异常检测时，开发和维护难度较高实时数据的复杂计算要求低时延秒级响应方案：采用3台4核32GB服务器部署DolphinDB...工业企业的技术栈通常较为复杂，时序数据库需要与现有的数据采集协议（如MQTT、OPCUA/DA、Modbus、IEC104）、可视化工具（如Grafana）、BI工具、消息队列等无缝对接。

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AI时代下，我们需要新一代的金融基础软件

DolphinDB实现了“代码逻辑”与“执行逻辑”的分离。例如波动率指标计算在投研场景中可通过GPU加速；在低频交易场景中采用流式增量计算；在高频交易场景中使用嵌入式引擎和DMA技术实现微秒级延迟。...正如现代海军的战斗力核心在于以航母为中心的综合作战编队，智臾科技以“航母舰队”为架构理念，打造了以DolphinDB为核心的一体化数据计算生态系统。...平台支持用户在函数中添加GPU标识符，即可将计算任务从CPU迁移至GPU，以最小代码改造成本获得显著性能提升，尤其适用于高频交易场景。...·“预警侦查系统”：复杂事件处理引擎Octopus 基于复杂事件处理引擎Octopus，能够从持续流入的海量实时数据流（如市场行情、交易订单、风险事件等）中，高效地检测出预定义的复杂事件模式。...智能FCC计算：系统让研究员仅需一句自然语言指令（如“定价一笔国债期货”），AI即可自动识别数据与函数、完成计算并返回结果，显著降低使用门槛。

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工业物联网的“实时鸿沟”，该由谁来填？

但对于某些高频场景来说，10秒已是“无法容忍”的级别——比如振动异常检测、电芯温控、钢铁连铸、风电变桨响应等，最晚的反应也得在1秒以内完成。可以说，在工业场景中，数据处理越快，价值越高。...但在DolphinDB看来，实时处理的关键场，就是“边”——工控机、PLC边缘服务器、边缘云节点等。...DolphinDB以轻量方式支持ARM架构部署，可嵌入资源受限的工控机中，在现场完成数据采集与清洗、实时特征提取、规则触发与预警、小模型/逻辑模块运行等。...某头部钢铁集团打造的带式焙烧机数字孪生工厂，基于DolphinDB重构万亿级工业数据底座，通过使用DolphinDB多模引擎与流计算框架，解决了带式焙烧机场景下海量工控数据存储、复杂工艺实时计算与高效分析的难题...而DolphinDB，正是在这样的需求中，被越来越多的工业用户看见。

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一文读懂时序数据库：从概念到落地，讲清全球 5 大主流产品能力边界与选型逻辑

这种模型天然适合描述物理世界或虚拟系统随时间变化的各项参数，例如“机房 A 中服务器 001 在 10:05:30 的 CPU 使用率为 45%”。...IT 运维监控：从被动响应到主动预警在运维体系中，服务器、容器及应用会持续产生运行指标。...当前主流互联网架构中，这一模式已成为标准配置。在实践中，告警配置也相对直接。例如针对 CPU 使用率，当指标持续超过 90% 时触发告警，并通过钉钉机器人发送通知。...工业制造：以数据驱动生产优化工业场景中，机床、机器人等设备持续输出运行参数（如温度、压力、振动等），采样频率通常在每秒 10 条左右。数据经采集后进入时序数据库，并支撑实时监控与离线分析。...企业不再满足于单一类型数据的处理，而是希望在统一平台中完成时序、关系乃至更多数据形态的整合分析。综合来看，以 DolphinDB 为代表的时序数据库正从专用存储引擎走向一体化的数据处理平台。

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漫长人工，耗费存储？用 BackupRestore 模块一站式解决跨环境数据同步难题

针对这些挑战，DolphinDB 推出了 BackupRestore 模块，基于分区粒度进行在线跨集群动态备份与恢复，通过循环备份策略从根本解决迁移过程中磁盘空间紧张和同步效率低下的问题，为复杂生产环境下的数据运维提供了可靠保障...二、BackupRestore：数据同步的“黑科技”本方案基于 DolphinDB 的 backup 和 restore 功能，以分区为单位进行在线数据同步。...三、上手实操：三步搞定数据同步同步前准备使用 BackupRestore 前需要先将该模块文件上传并同步至目标服务器，当 DolphinDB 调用模块时，系统会在指定路径下查找相应的模块文件。...同步方式如下：使用 xftp 等传输软件，将模块传输至服务器上指定的路径。...使用 scp 命令：scp -r FuturesOLHC @服务器ip>:/DolphinDB/server/modules/。

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从“存下来”到“算得快”：工业大数据下半场的胜负手

在这种模式下，DolphinDB 不再是一个单纯的仓库，而是一个“自带加工能力的超级工厂”。以风电场群控为例，每个风机叶片都载有大量的应变片。...使用 DolphinDB，算法逻辑直接在存储节点运行，数据不需要离开内核即可完成聚合。这种“就地加工”的能力，让原本需要几秒钟的全局协同计算缩短至微秒级，极大地提升了发电效率并保护了机械寿命。...4.1 终结“分裂”的开发环境在传统的 AI 预测性维护建模过程中，工程师往往面临分裂的环境：研发阶段：算法科学家从数据库导出 1TB 的历史数据，在高性能服务器上用 Python 跑回测，经过数周打磨出了一套模型...开发者可以使用完全相同的代码逻辑，既在历史数据上进行模型训练（批处理），又直接将其挂载到实时流上进行生产监测（流处理）。这种极致的敏捷性，让工业应用的迭代周期从以月为单位缩短到了以周为单位。...由于实现了极致的存算耦合，DolphinDB 在处理同等规模的数据时，对服务器硬件（内存、CPU、磁盘）的需求往往只有传统 Hadoop 方案的几分之一。

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一文读懂时序数据库：原理、选型与5大主流产品解析

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从“存下来”到“算得快”：工业大数据下半场的胜负手

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时序数据库落地必读：核心特性 + 5 大产品，覆盖全行业场景

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工业物联网的减法哲学：为什么能替代一整个技术栈？

三、做减法的底气：DolphinDB为什么能"以一抵多"？DolphinDB是浙江智臾科技研发的一款高性能分布式时序数据库，但把"数据库"三个字套在它身上，显然是低估了它。...3.2流批一体：一套代码打通研发与生产如果只能用一个词概括DolphinDB最具特色的设计，我会选"流批一体"。它允许用户使用同一套脚本语言，既处理历史数据的批量分析，又处理实时数据的流式监控。...方案：仅用3台4核32GB服务器部署DolphinDB集群，满足实时写入32.4万点/秒数据（双副本）。利用异常检测引擎用简单表达式定义复杂异常规则，与消息中间件无缝衔接。...方案：基于DolphinDB搭建新体系，采用分区配置为数据设置合理存储方案，依托丰富函数库和流计算框架简化数据流处理流程。...方案：利用DolphinDB异步复制框架搭建异地多中心数据中台，以事务为单位进行数据同步。成效：百万级数据毫秒级同步延迟；极大提升集群容错性和容灾能力；降低用户请求响应时间。

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从华尔街到杭州湾，基础软件创业十年的真相与底色

直到现在，公司才开始在行业中崭露头角，实现盈亏平衡。站在第十年的节点上，我想以一个普通创业者的视角，聊聊这些年走过的弯路、做出的选择，以及那些不被聚光灯照到的日常。...管理层：选对人品，容下“掉队”一个稳定的管理团队，能让创始人从琐事中解脱。早期物色的一位副总，她几乎以一人之力承担了除产品和市场外的一切管理和杂务，让我和联创能专注产品研发和市场开拓。...终于在公司慢慢走上正轨之后，于 2024 年的暑假把孩子们接到了上海的一个学校。从此过上了工作日在杭州，周末回上海的 “双城” 生活。...这些场景揭示了同一个核心命题：如何在数据产生的瞬间获取洞察，并将其转化为决策的力量？DolphinDB 的成长史，本质上是对这一命题的持续求解。...如今，DolphinDB 已自然演进为以时序数据为核心，融合实时计算与深度分析的企业级数据平台。

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新型行情中心：基于实时历史行情的指标计算和仿真系统

DolphinDB操作简单，可扩展性强，具有良好的容错能力及优异的并发访问能力。DolphinDB 可以在Linux或Windows系统、单个节点或集群、本地或云服务器中部署。...时序模型主要存储如行情、订单、委托和指标因子等具有时序特征的大数据；在实际业务中，如计算期权面值需要用到合约乘数，又比如对组合需要根据行业分类进行估值、因子、归因和风险计算，这些场景都是典型的关系模型。...多级存储 DolphinDB支持多级存储，可以将最常用的热数据存储到SSD固态硬盘中提高数据的读写速度，较冷的数据存储到HDD机械硬盘中，不太使用的历史数据存储到S3中。...DolphinDB中的即时编译功能显著提高了for循环，while循环和if-else等语句的运行速度，特别适合于无法使用向量化运算但又对运行速度有极高要求的场景。...券商和信息服务商行情中心项目 1、某券商行情资讯中心，之前和某系统供应商合作，供应商推荐ClickHouse，但是为了能够更方便地做数据二次加工，同时符合信创要求使用国产芯片的服务器，更换为 DolphinDB

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DolphinDB：金融高频因子流批统一计算神器！

图中的节点有3种： 1、数据源，如price。 2、有状态的算子，如a, b, d, e。 3、无状态的算子，如c和result。从数据源节点开始，按照既定的路径，层层推进，得到最后的因子输出。...在后续的版本中，DolphinDB将允许用户用插件来开发自己的状态函数，注册后即可在状态引擎中使用。 3.4 自定义状态函数响应式状态引擎中可使用自定义状态函数。...假设配置参数subExecutors=4，创建4个状态引擎，每个状态引擎根据流表的股票代码的哈希值来订阅不同股票的数据，并且指定不同的订阅线程来处理，最终将结果输出到同一个输出表中。...测试使用的服务器CPU为Intel(R) Xeon(R) Silver 4216 CPU @ 2.10GHz。...内置的状态算子全部使用C++开发实现，算法上经过了大量的优化，以增量方式实现状态算子的流式计算，因而在单个线程上的计算达到了非常好的性能。

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一文读懂时序数据库：从概念到落地，讲清全球 5 大主流产品能力边界与选型逻辑

2.IT运维监控：从被动响应到主动预警在运维体系中，服务器、容器及应用会持续产生运行指标。...当前主流互联网架构中，这一模式已成为标准配置。在实践中，告警配置也相对直接。例如针对CPU使用率，当指标持续超过90%时触发告警，并通过钉钉机器人发送通知。...整体流程通常仅包括规则定义、告警通道配置以及接收人设置三个步骤。3.工业制造：以数据驱动生产优化工业场景中，机床、机器人等设备持续输出运行参数（如温度、压力、振动等），采样频率通常在每秒10条左右。...在这些场景中，DolphinDB凭借其出色的性能和全面的功能，为企业提供高效的数据解决方案。避坑提醒：社区版适用于功能测试和小规模部署。生产环境使用企业版可获得官方支持及高可用等高级功能。...企业不再满足于单一类型数据的处理，而是希望在统一平台中完成时序、关系乃至更多数据形态的整合分析。综合来看，以DolphinDB为代表的时序数据库正从专用存储引擎走向一体化的数据处理平台。

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集成 Prometheus 与 DolphinDB 规则引擎，构建敏捷监控解决方案

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