DolphinDB智臾科技CEO周小华：《从反向控制的终极目标谈时序数据库的架构设计》

2021年4月25-26日，由极客邦科技与InfoQ中国主办的2021ArchSummit全球架构师峰会在上海召开。本次大会聚焦业界强大的技术成果，秉承“实践第一、案例为主”的原则，展示先进技术在行业中的典型实践，以及技术在企业转型、发展中的推动作用。

DolphinDB智臾科技CEO周小华博士受邀参加本次会议，并在主会场做《从反向控制的终极目标谈时序数据库的架构设计》演讲。主会场其他演讲主题还包括网易副总裁汪源博士作的 《打造开放的云原生操作系统和系统软件架构》、顺丰科技架构委员会负责人刘潭仁作的《顺丰科技架构升级之路》等。

时序数据库区别于传统关系型数据库，是针对存储和处理海量时间序列数据而设计的数据库，广泛应用于金融、工业、能源、通信和交通运输等领域。根据国际权威的数据库流行度排行榜网站DB-engines的统计，时序数据库的流行度在过去两年实现了爆发式增长，其增速遥遥领先其他类型的数据库。

周小华在会上表示，在国外的金融行业，时序数据库已经应用了很长一段时间，华尔街上的很多公司在2000年之前就开始使用时序数据库来解决金融行业的问题了。国内金融领域，特别是券商、私募、公募等行业，差不多最近三年在DolphinDB的带动下才开始使用时序数据库；而在物联网行业，全球范围内使用时序数据库的时间还不到10年，国内差不多有3到5年的时间，基本都停留在第一阶段：通过大量使用单机版时序数据库完成数据采集、数据查询、监控等简单工作。周小华预计，在未来5年内，时序数据库会迎来爆发性增长。

附周小华博士演讲内容

大家早上好，我是智臾科技的创始人兼CEO周小华。今天非常荣幸能参加InfoQ主办的ArchSummit架构师峰会，和大家聊一聊我熟悉的时序数据库架构设计。

今天能够站在这儿，要感谢时序数据库近几年的高速发展。我从2012年开始研发DolphinDB时序数据库，到今天已经有9年的时间了。但是直到最近几年，随着物联网的兴起，媒体人、投资人以及技术圈的人，才开始关注时序数据库。

金融行业其实很早就开始使用时序数据库了。美国的华尔街在2000年之前就已经在使用时序数据库，当然国内的金融行业比较晚，最近几年才开始，基本上是DolphinDB带动起来的。 时序数据库在物联网领域的应用比较广泛，目前最主要的行业包括工业控制、能源、交通和通讯等行业。这些行业的信息化程度高，数据量大，有很多适合时序数据库的应用场景。

时序数据库在数据库的大家庭里算是一个新物种，但是最近几年更新速度非常快。这是今年4月份DBENGINES的时序数据库榜单（下图），上面有35个不同的时序数据库。

排在第一的是InfluxDB，目前单机版开源；排在第二的很多人可能没听说过，kdb+，很老牌的时序数据库，主要用在金融行业；排在第三的是普罗米修斯，主要用在系统监控；智臾科技的DolphinDB也有幸出现在这个榜单上，目前排在第11位。

当然今天我们关注的不是排名，而是这些数据库背后不同的实现方法和应用场景。可以用百花齐放来形容时序数据库的技术栈，几乎没有两个时序数据库的实现方法类似，这就引出今天的话题，时序数据库的终极价值是什么，我们究竟该如何设计时序数据库的架构？这是一个非常开放的话题，在此，我想分享一下DolphinDB这几年来对时序数据库的一些思考。

第一个问题，时序数据库的终极价值是什么？投资人对这个话题特别感兴趣。交易型关系数据库经过40年的发展，定位已经非常清楚：保障我们的业务系统正常运行，响应速度快，不丢数据，数据正确。在我们看来，时序数据库的目标有所不同。一个企业之所以要引入时序数据库，是希望从海量的时序数据（历史的，或者实时的）中去发掘价值，而不是为了满足业务流程的需要。

时序数据库在金融行业的应用已经比较深入，从交易系统中采集数据、存储到时序数据库、研发人员离线建模，然后把模型用于实时计算或用于交易决策，用互联网行业的话来说，已经形成了一个闭环。时序数据库在物联网行业的应用相对来说，目前还比较简单。一个常见路径是数据采集、存储、可视化，另一个常见路径，数据采集、简单的预警和监控、可视化。这两条路径的数据流动都是单向的，没有像金融那样，能够反向控制我们的设备，创造的价值有限。所以投资人不停的在问，物联网有价值吗？时序数据库对物联网有价值吗？我说有价值，而且很有价值，但是需要一点时间，做到跟金融一样，我们能够根据时序数据和其它的数据一起，开发出好的模型，并在实时的生产环境中，去影响、去控制物联网的设备，价值就发挥出来了。

好，我们认同反向控制很重要。那么要实现反向控制，时序数据库的架构和功能该怎么设计？下面这些点是DolphinDB在开发实践中总结的。

我们从分布式存储、实时计算、研究开发和成本控制四个角度谈一下。

（1）可靠性和稳定性很容易理解。你的系统要能够实时去控制你的交易，控制你的设备，稳定性非常关键

（2）很多人有个误区，认为时序数据库不支撑核心业务，数据的一致性，以及支不支持事务都无所谓。如果我们只是用于可视化，一些简单的统计，的确不重要。但是希望通过数据来决策，反控我们的交易，我们的设备，就很重要。举个例子，股票市场的快照数据3秒钟一批，如果我们在交易决策的时候，一部分股票是3秒钟前的数据，一部分股票是现在的数据，那肯定会出大问题。

（3）实时计算中，流批一体是一个关键点。主要是时间成本，如果研发出来的模型，在生产环境中要重新实现，而且要花很长时间，你的竞争优势就没了，甚至有可能研发出来的模型都无效了。

（4）实际问题，尤其是每一个行业中的问题，远远比我们想象的复杂，系统能够处理应对复杂的计算场景，能大大提升用户的体验。

（5）函数库大家可能都会忽略，认为技术含量不高，但实践中非常有价值。为什么那么多人喜欢用python和matlab？不仅仅是因为他们的编程语言很好用，性能很好，更重要的是，他们的函数库很强大。时序数据库要为各个行业创造价值，函数库一样很重要。DolphinDB目前已经包含1000+函数，还在持续增加中。当然，要支持强大的函数库，还需要做到存储和计算分离，系统的扩展性也是一个关键点。

（6） 现在大数据已经不再是大公司的专属。在金融领域额，一个券商做交易研发，用到的数据量级是50T，一个几人规模的私募也是这个量级。小机构对成本敏感，如何轻量级一站式的设计，降低软硬件的成本，降低维护的成本，对时序数据库的推广很关键。

DolphinDB首先切入到了金融行业，基本上把交易执行之前的所有环节都走通了。然后跟很多其它行业的集成商进行深度的合作，把金融走过的路，再走一遍。当然其它行业很多，需要更多的时间，这也是我们今后几年要去做的事情。

这些是DolphinDB在金融和物联网领域的代表性客户。金融领域的客户已经覆盖券商、私募、公募、期货公司、研究机构。金融领域接受时序数据库还是很快的，排名前10的券商有一半已经在跟DolphinDB合作，所有100多个券商的***率已经到10%，年底估计能到20%。物联网领域的客户主要是各个行业头部的集成商，DolphinDB非常愿意与各行业集成商深度合作，去打造各个行业的物联网解决方案。

DolphinDB接下来的几年将在实时计算、多模数据库、生态建设和云服务上投入更多的资源。今天时间比较有限，欢迎感兴趣的朋友线下交流，谢谢大家。

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