股票价格的数据库建模

Question

我最近被分配为建模一个数据库，以存储超过140家公司的股票价格。这些公司的数据将每15分钟收集一次，每天持续8.5小时。我现在面临的问题是如何设置数据库以实现快速搜索/获取这些数据。

一个解决方案是在一个表中存储所有内容，包括以下列：

| Company name | Price | Date | Etc... |

我可以为每个公司创建一个表，仅存储价格和数据收集日期（以及其他目前未知的参数）。您对这种解决方案有何想法？希望问题已经被充分解释，如果还有需要，请告诉我。任何其他解决方案都将不胜感激！

- RobertH

Answer 1

我猜您关心性能问题，因为您可能会生成大量记录 - 140家公司*每小时4个数据点*8.5小时*每年250个交易日，这意味着您每年需要处理约120万个数据点。

现代关系型数据库系统可以轻松处理该记录数 - 前提是需要考虑一些重要问题 - 在单个表中，我认为存储100年的数据点没有问题。

所以，是的，您最初的设计可能是最好的：

公司名称|价格|日期|等等...|

在公司名称和日期上创建索引；这将使您能够回答以下问题：

• 公司x的最高股价是多少？
• 公司x在y日期的股票价格是多少？
• 在y日期，最高的股票价格是多少？

为了避免性能问题，我建议建立一个测试数据库，并使用示例数据填充它（像dbMonster这样的工具可以轻松完成），然后构建您将针对实际系统运行的查询；使用数据库系统的调整工具来优化这些查询和/或索引。

- Neville Kuyt

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谢谢，这让我有了很好的启示。 - RobertH

Answer 2

除了已经说过的内容外，我想要说的是：不要将“公司名称”或类似“股票代码”作为你的主键。正如你可能会发现的那样，股票价格有两个重要特征经常被忽略：

一些公司可能在多个证券交易所上市，因此在每个证券交易所上有不同的报价价格； 有些公司在同一个证券交易所上以不同货币进行多次报价。

因此，一个合适的通用解决方案应该使用(ISIN, 通货, 证券交易所)三元组作为报价的唯一标识符。

- LordOfThePigs

Answer 3

首先，更重要的问题是针对这个表将执行哪些类型和使用模式的查询。这是一个在线事务处理（OLTP）应用程序吗？在这种情况下，绝大多数查询是否针对单个记录或最多一小组记录？还是在线分析处理（OLAP）应用程序？在这种情况下，大多数查询将需要读取和处理大量数据集以生成聚合并进行分析。这两种非常不同的系统应该以不同的方式建模。

如果它是第一种类型的应用程序（OLTP），则第一个选项更好，但仍然需要确定索引类型以放置在表上的查询类型和使用模式。

如果它是一个OLAP应用程序（而存储数十亿股票价格的系统似乎更像是一个OLAP应用程序），那么您设置的数据结构可能更好地组织起来存储预聚合的数据值，甚至可以使用基于星型模式的多维数据库，如OLAP立方体。

- Charles Bretana

Answer 4

将它们放入单个表中。现代数据库引擎可以轻松处理您指定的数据量。

rowid | StockCode股票代码 | priceTimeInUTC时间戳 | PriceCode价格代码 | AskPrice买入价 | BidPrice卖出价 | Volume成交量

• rowid：唯一标识符。
• StockCode股票代码代替公司名称。公司有多种类型的股票。
• priceTimeInUTC是为了将任何日期时间标准化到特定时区。
• 还可以使用datetime2（更精确）。
• PriceCode用于标识它是哪种价格：期权/期货/普通股票、优先股等。
• AskPrice是购买价格。
• BidPrice是出售价格。
• Volume（买入/卖出）对您可能有用。

另外，需要有一个StockCode表和一个PriceCode表。

- jlee88my

Answer 5

这是一种蛮力方法。一旦添加了可搜索的因素，就可能改变一切。更灵活、更优雅的选择是星型模式，它可以扩展到任意数量的数据。我是一个私人方面正在自己处理这个问题。

- user2479934