量化回测，苦于MySQL久矣，特别是进行股票日内因子构建分析或全市场因子测试的时候，每当按下回车时，MySQL就跟丢了魂一样，查询费时，大吞吐量读取也非常耗时。虽然MySQL的优化技巧足够写一本书，但这些都需要交给专业的DB工程师去做，量化打工人没有能力更没有时间倒腾这些。那有没有省时省力，高效存储股票行情数据的解决办法呢。带着这个问题，编辑部简单的搜索了一下，总体分为几个方案：

1、用二进制文件分日期分股票存储，比如HDF5。 2、使用SQL Server等支持分区表的事务型数据库。 3、使用hive这样的离线数据仓库。 4、用Greenplum等开源或商业MPP数据仓库。 5、InfluxDB, Kdb+和Clickhouse等开源或商用的专业时序数据库。

以上大部分技术总体看来就是三个选择：

1、存文件：最傻瓜的就是存csv文件，但需要手撸一个文件管理系统，后续维护也麻烦。 2、常用数据库：MySQL或Mongo，这也是大家日常在用的，好不好用心里都清楚。 3、专业时序数据库：商业的KDB，鼎鼎大名，但一个字：贵。开源的InfluxDB，Clikhouse（惊喜连连）。

为什么选择Clickhouse？

其实在2017年，量化投资与机器学习公众号就专门写了2篇文章介绍了Clickhouse，可能在当时，社区还不够完善和活跃，大家对Clickhouse的认知度还不够，但是我们一直觉得Clickhouse是个好武器！

ClickHouse：一款适合于构建量化回测研究系统的高性能列式数据库（一）

2017-07-27

ClickHouse：一款适合于构建量化回测研究系统的高性能列式数据库（二）

2017-07-28

为什么Clickhouse适合且特别适合量化研究回测的场景，回答这个题，我们可以先了解几个概念。

OLAP VS OLTP

OLAP是联机分析处理的简称，通俗的讲，OLAP的场景侧重对大量的数据进行多维度的分析。数据批量导入后，分析师需要对数据进行反复分析，持续测试。数据读取的次数要远多于写入次数。OLTP是联机事务处理的简称，通常是针对某一项小事务对数据进行不断的增删改查，比如在线购物、交易就是典型的OLTP场景。

很明显，量化研究回测就是一个典型的OLAP场景，首先我们需要快速的导入大量的历史数据，然后我们需要对大量的历史数据进行读取分析。Clickhouse等专业的时序数据库就是为了满足OLAP的场景。而传统的关系型数据库主要面向OLTP的场景。

行式存储VS列式存储

与传统关系型数据库的行式存储不同的是，Clickhouse采用列式存储，相比于行式存储，列式存储在分析场景下有着许多优良的特性。

分析场景中往往需要读大量行但是少数几个列。在行存模式下，数据按行连续存储，不参与计算的列在IO时也要全部读出，读取时间严重超时。而列存模式下，只需要读取参与计算的列即可，极大加速了查询。

同一列中的数据属于同一类型，节省了大量的存储空间，降低了存储成本,从磁盘中读取相应数据耗时更短。

所以列式存储相对于行式存储的优点总结起来：查得快，读的快。

用Clickhouse存储A股行情数据

安装

参考官方文档，不支持Windows，如在CentOS的安装（小编的服务器是CentOS7.0），只需在命令行执行以下代码：

sudo yum install yum-utils
sudo rpm --import https://repo.clickhouse.tech/CLICKHOUSE-KEY.GPG
sudo yum-config-manager --add-repo https://repo.clickhouse.tech/rpm/clickhouse.repo
sudo yum install clickhouse-server clickhouse-client
sudo systemctl start clickhouse-sever

操作

安装完之后，clickhouse会默认创建用户名为default，且密码为空的用户。对于clickhouse的操作可以通过以下几种方式：

1、clickhouse-client客户端

在命令行输入clickhouse-client，默认使用default账户连接localhost服务器

2、mysql客户端

也可以通过mysql的客户端连接clickhouse数据库，在命令行执行以下代码：

mysql --protocol tcp -u default -P 9004

3、GUI的客户端：DBeaver, Pycharm专业版也可以连接Clickhouse（推荐）：

导入数据

股票日度行情数据存ClickHouse表设计

只存储股票上市期间的价格数据（大于等于上市日期，小于退市日期）
上市期间每个交易日都存，如果没交易，则价格成交量及成交金额等都存为-1（-1代表空值）。
价格数据都会乘以100装换为整型，复权因子乘以1000000转换为整型，如果直接存为float会出现小数位数变化的问题，比如1258.021545 会变成1258.0215453 。而如果使用Decimal控制精度，在使用pandahouse读取数据时需要修改源码。

*空值会影响效率，所以存储时把空值转换为-1

在整理行情数据的时候也遇到了很多意想不到的情况，比如暂停上市的股票每周五还出现有成交的行情数据。有些退市的股票不一定会有ST的状态，比如暴风影音直接从正常交易转为待退市股票，并没有ST。量化第一步数据清洗，虽然耗时，但也是对自己负责。

建库

可以直接在clickhouse-client执行以下语句，创建stock_data数据库：

CREATE DATABASE stock_data

建表

建库完了就是建表，只有数据表见好了才能往表里导入数据：

CREATE TABLE stock_data.stock_daily_price
(   `trade_date` Date,
    `sec_code` UInt32,
    `open` Int32,
    `high` Int32,
    `low` Int32,
    `close` Int32,
    `volume` Int64,
    `amount` Int64,
    `adjfactor` Int32,
    `st_status` Int16,
    `trade_status` Int16
) ENGINE = ReplacingMergeTree() 
ORDER BY (intHash32(sec_code), trade_date)

说明

默认都是非空，如果允许空，则使用Nullable(Int32)的字段类型声明。
注意：amount和volume设置为Int64，防止数据超范围。
ENGINE是表引擎，默认使用MergeTree，这里使用ReplacingMergeTree是为了防止重复值。
ORDER BY表示对某几列数据进行排序，比如这里对股票代码和日期进行排序，ORDER BY的列也会被设置为索引。

导入数据

我们使用python读取csv并进行数据清洗后，在存入clickhouse中，所以需要用python连接clickhouse，有以下两种方法：

clickhouse-driver：主要用于操作数据库，而不是读写数据。如果用于读取数据，获取的数据还需要进行类型的转换，不如直接用pandahouse来的便捷。
pandahouse：类似pandas的to_sql和read_sql，可以将clickhouse的数据直接读取为Dataframe

数据类型为Decimal时，pandahouse会出现异常报错，原因是由于pandahouse里面没有对Decimal的数据类型作相应的转换，可以在源文件做以下修改：

# convert.py

对比

编辑部一共在数据库里存入了4300只股票所有的历史行情，一共1100多万行，虽然没有做严格的速度测试，但对以下简单查询语句在同一机器的MySQL和Clickhouse进行了对比。

MySQL 2620ms VS Clickhouse 10ms

SELECT COUNT(sec_code) FROM stock_daily_price;

MySQL 725ms VS Clickhouse 18ms

SELECT COUNT(distinct (sec_code)) FROM stock_daily_price;

MySQL 10ms VS Clickhouse 2.2ms

SELECT * FROM stock_daily_price WHERE sec_code='600000.SZ' LIMIT 10;

量化研究，特别是多因子测试，经常需要获取上千只股票，不同日期的价格数据，所以我们在Python中直接连接数据库取数据，读取1000只股票2017年-2020年的行情数据（都使用in操作符），其中：

Clickhouse用时：132ms

MySQL用时：145秒

Clickhouse的速度是MySQL的1000倍！

Python

1000倍！ClickHouse存储A股数据实践

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