第九章 数据库选型与设计：时序数据库、关系型数据库与缓存策略

做量化交易系统，数据库选型是个绕不开的坎。我见过不少团队，一开始随便选个MySQL存行情数据，结果几个月后查询慢得像蜗牛爬。说白了，不同的数据有不同的脾气，你得顺着它来。

今天我们就聊聊衍生品做市商系统里，怎么搭配使用三种数据库：时序数据库、关系型数据库和缓存。嗯，这里要注意，不是选一个就完事了，而是让它们各司其职。

9.1 数据分类与存储需求

先理清我们到底要存什么数据。我习惯把数据分成三类：

• 时序数据：行情快照、逐笔成交、订单簿快照。特点是写入频繁、查询按时间范围、几乎不修改。
• 关系数据：账户信息、订单记录、成交明细、风控规则。特点是结构化、需要事务支持、经常关联查询。
• 缓存数据：实时持仓、最新价格、限价单状态。特点是读写极快、允许短暂不一致、数据量小。

你想想看，如果把行情数据硬塞进关系型数据库，每次插入都要维护索引，写入性能直接崩掉。反过来，用时序数据库存订单记录，那查询关联数据时又得写一堆奇怪的SQL。

9.2 时序数据库：InfluxDB vs ClickHouse

时序数据库这块，我主要用过InfluxDB和ClickHouse。两者都能处理海量时序数据，但设计理念完全不同。

9.2.1 InfluxDB：专为时序而生

InfluxDB的设计哲学就是「时序优先」。它的数据模型很简单：measurement（表）、tag（标签）、field（字段）、time（时间戳）。

我在项目中遇到过一个问题：刚开始用InfluxDB存逐笔成交数据，每秒写入几万条，查询最近1分钟的成交分布，响应时间都在10ms以内。但后来数据量到了TB级别，聚合查询开始变慢。

InfluxDB的强项是写入和简单查询。它的压缩率很高，磁盘占用比MySQL少5-10倍。但它的SQL-like查询语言（Flux）学习曲线有点陡，而且不支持JOIN。

-- InfluxDB写入示例（使用Flux）
from(bucket: "tick_data")
  |> range(start: -1h)
  |> filter(fn: (r) => r._measurement == "trade" and r.symbol == "BTC-USDT")
  |> aggregateWindow(every: 1m, fn: mean)
  |> yield(name: "mean_price")

9.2.2 ClickHouse：列式存储的猛兽

ClickHouse是列式存储数据库，严格来说不是纯粹的时序数据库，但做时序分析非常强。它的核心优势是：

• 极致的查询性能：列式存储+向量化执行，聚合查询比InfluxDB快一个数量级
• 标准SQL支持：团队上手成本低，可以JOIN、子查询
• 高压缩比：我见过行情数据压缩到原始大小的1/10

但ClickHouse也有短板：写入是批量模式，不适合高频逐条写入。而且它的更新和删除操作很重，不适合频繁修改的数据。

-- ClickHouse创建时序表
CREATE TABLE trades (
    symbol String,
    price Float64,
    volume Float64,
    trade_time DateTime,
    side String
) ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(trade_time)
ORDER BY (symbol, trade_time);

9.3 关系型数据库：PostgreSQL

关系型数据库这块，我几乎只用PostgreSQL。为什么？因为它够稳，功能够全，而且开源。

做市商系统里，订单和成交数据需要严格的事务保证。比如一个订单被部分成交，你需要原子性地更新订单状态和插入成交记录。PostgreSQL的ACID特性在这里是刚需。

我记得有一次排查一个bug，发现订单状态和成交记录对不上。后来用PostgreSQL的SERIALIZABLE隔离级别，配合SELECT ... FOR UPDATE，才彻底解决了并发问题。

-- PostgreSQL订单表设计
CREATE TABLE orders (
    order_id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
    symbol VARCHAR(20) NOT NULL,
    side SMALLINT NOT NULL,  -- 1: buy, -1: sell
    price NUMERIC(20, 8) NOT NULL,
    volume NUMERIC(20, 8) NOT NULL,
    filled_volume NUMERIC(20, 8) DEFAULT 0,
    status SMALLINT DEFAULT 0,  -- 0: pending, 1: filled, 2: cancelled
    created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW(),
    updated_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW()
);

-- 创建索引加速查询
CREATE INDEX idx_orders_symbol_status ON orders(symbol, status);
CREATE INDEX idx_orders_created_at ON orders(created_at DESC);

PostgreSQL还有一个杀手锏：分区表。订单数据量大了之后，按时间分区可以显著提升查询性能。我习惯按月分区，历史数据自动归档。

9.4 Redis缓存策略

缓存层我用Redis，这个没什么好争议的。关键是缓存什么、怎么缓存、过期策略怎么定。

9.4.1 缓存什么

我总结了三类必须缓存的数据：

• 实时行情：最新买卖价、最新成交价。延迟要求毫秒级。
• 账户持仓：当前持仓数量、可用余额。每次下单前都要查。
• 限价单状态：未成交订单的ID和价格。用于快速撤单和风控。

9.4.2 缓存策略

Redis的缓存策略，说白了就是「快」和「准」的平衡。我常用的几种模式：

# 1. 最新行情：使用String类型，设置过期时间
SET market:BTC-USDT:last_price "45000.50" EX 1  # 1秒过期

# 2. 订单簿快照：使用Hash类型
HSET orderbook:BTC-USDT bids "45000.00" "1.5" "44999.50" "2.0"
HSET orderbook:BTC-USDT asks "45001.00" "0.8" "45002.00" "1.2"

# 3. 账户持仓：使用Hash，持久化但设置过期
HSET account:user123:positions BTC-USDT "{\"total\": 10, \"available\": 8}"
EXPIRE account:user123:positions 3600  # 1小时过期，自动刷新

9.4.3 缓存一致性

缓存和数据库的数据不一致，是交易系统的噩梦。我常用的策略是：

• 先更新数据库，再删除缓存：保证最终一致性
• 设置合理的过期时间：即使缓存没更新，过期后也会重新加载
• 使用Redis的Pub/Sub：数据变更时广播通知，所有实例同步更新

9.5 整体架构与数据流

下面这张图是我在项目中实际使用的数据库架构。你可以看到数据是怎么流转的：

这个架构的核心思路是：数据从行情源进来，经过消息队列削峰填谷，然后并行写入三个存储层。交易引擎读数据时，优先走Redis缓存，缓存没有再去查PostgreSQL或ClickHouse。

9.6 选型总结

最后，我整理了一个对比表格，方便你快速决策：

特性	InfluxDB	ClickHouse	PostgreSQL	Redis
数据模型	时序专用	列式存储	关系型	键值对
写入性能	极高（单机百万/秒）	高（批量写入）	中等	极高（内存操作）
查询性能	时序查询快	聚合查询极快	关联查询强	单键查询极快
事务支持	不支持	有限支持	完整ACID	有限支持
适用场景	行情快照、监控	历史分析、报表	订单、账户、风控	实时数据、会话
运维复杂度	低	中	中	低

嗯，数据库选型这块就聊这么多。记住，没有银弹，只有最适合你场景的组合。我在项目中踩过的坑，希望你能避开。

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无相订单流研究社 微信Lucian808555