DolphinDB V2.0、V3.0 完成与银河麒麟高级服务器操作系统 V11 的兼容性测试并获适配认证

本文以历史行情导入和 CTP 实时行情接入两个场景为例，拆解 DolphinX 行情中心 Agent 的架构设计与实战流程，看它如何把数据工程从写代码调试变成自然语言交互。

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最新安可测评新增时序数据库品类，系行业标志性突破。DolphinDB 依托全自研技术与丰富行业落地经验成功入选，也印证了国产时序数据库技术实力与应用价值全面提升。

非技术读者：知道时序数据库能帮企业 “降本提效”，比如设备少停机、系统少故障，是数字化转型的关键工具。特别是 DolphinDB，以其国产化优势和强大功能，为企业在数字化浪潮中提供了可靠的数据管理和分析手段，助力企业实现自主可控的数字化转型。企业决策者：通过选型速查表，30 秒确定适合自己的产品，避免踩 “高价低效” 的坑。对于大中型国产企业，在复杂业务场景下，DolphinDB 凭借其国产可控、

在钢铁行业数智化转型的浪潮中，球团生产线作为钢铁冶炼的关键环节，正面临着海量工控数据爆发式增长与复杂工艺实时管控的双重挑战。某头部钢铁集团（下称“ A 公司”）通过引入 DolphinDB 多模引擎与流计算框架，成功破解带式焙烧机场景下的数据存储、实时计算与高效分析难题，为国产时序数据库在重工业领域的应用树立了标杆。

工业试验平台的数据存储与处理面临多方面的挑战，来看看时序数据库 DolphinDB 为其提供了什么样的解决方案吧~

Kafka 是一个高吞吐量的分布式消息中间件，可用于海量消息的发布和订阅。当面对大量的数据写入时，以消息中间件接收数据，然后再批量写入到时序数据库中，这样可以将消息中间件的高并发能力和时序数据库的高吞吐量联合起来，更好地解决海量数据的实时处理和存储问题。本篇教程，我们会向大家详细介绍 DolphinDB Kafka 插件的使用方式，并以一个“DolphinDB + Kafka 实时计算k线”的案例

DB-Engines最新发布的2022年3月时序数据库排名榜单中，国产时序数据库DolphinDB继2月荣登该榜单前10后，又前进至第9名，也是目前唯一排名前10的国产时序数据库。自2019年参与DB-Engines排名以来，DolphinDB凭借广大用户的支持与产品优异的性能，排名一路飙升。

DolphinDB和Druid都是分布式的分析型时序数据库。尽管前者使用c++开发，后者使用java开发，两者在架构、功能、应用场景等方面有很多共同点。本报告在SQL查询、数据导入、磁盘占用空间等方面对两者进行性能的对比测试。测试数据集使用约300GB的美国股票市场交易与报价数据。通过测试我们发现：DolphinDB的数据写入速度大约是Druid的30倍。DolphinDB的查询速度是Druid的