时序数据库全称为时间序列数据库。时间序列数据库主要用于指处理带时间标签（按照时间的顺序变化，即时间序列化）的数据，带时间标签的数据也称为时间序列数据。时序数据的兴起还是榜上了物联网的大风。物联网（Internet of Things，简称IOT）是指通过各种信息传感器实时采集任何需要管理设备的信息，并进行管理。物联网的基础数据具有数据量大、结构单一、时间属性强、查询简单等特点，传统的关系型数据库在

PROCESSES 为连接Oracle数据库的最大进程数，该值包括了所有后台进程和并发进程。processes参数不建议设置特别大，因为当数据库实例启动时，会预先为每个process分配内存和信号量，如何将process设置特别大，会造成启动失败。建议将processes设置为高峰会话数+50%。不同版本会话数量与processes对应关系如下：11g sessions=(1.1 * PROCES

Visual Studio Code(VS Code)是微软2015年推出的一个轻量但功能强大的源代码编辑器，基于 Electron 开发，支持 Windows、Linux 和 macOS 操作系统。在编写 Python 时经常要 import 一些模块，有时 VSCode 会在模块名称下方标注波浪线，提示 reportMissingImports。虽然不影响使用，但看着不舒服。处理办法如下：1.

生产系统上线前都会进行压力测试，能承受多少并发，在大并发下性能如何，都是上线前必须要了解的。TDengine 作为时序数据库（Time Series Database）,提供了 RESTFul 接口，可以使用 HTTP 协议进行操作。这个接口在生产环境中性能如何，是否能够满足高并发要求，都需要压测后才能知道。在此介绍 2 款实用的压测工具 ab 和 JMeter，这两者都是 Apache 开发的。

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最近遇到一个问题，double数据在不同数据库中存储时，如果位数超过16位，不同数据库会显示不同结果。Double在MySQL ClickHouse TDengine 中的显示精度那么这个数据是如果处理，如何存储的呢？ 通过查询资料有了一个初步的认知。下图为double类型存储结构，后面的52个字节是存储尾数，前面11个字节存储指数，第一个用于标记正负。引用一篇文章 大白话说float型的精度和范

量化策略的评价指标收益曲线年化收益单利/复利夏普比率年化收益/最大回测Alpha主动投资能力Beta 风险系数风险单只股票仓位

在上一章节《策略回测》中采用轮询的方式对整个股票池进行了回测。虽然功能已经实现，但是效率确实不高。而且生成的结果也不方便统计。本次在上一章的基础上进行修改，实现两方面的改进：创建子表根据股票代码创建子表，因为之前已经有类似的表名称，可以借用一部分。导出表名和标签，并构建建表语句。导入建表语句函数简介多进程/线程处理结果写入TDengine程序主体MACD交易策略回测程序说明该程序用于进行MACD交

MA 均线时最基本的技术指标，也是最简单，最不常用的（通常使用EMA、SMA）。以下用两种不同的计算方法和两种不同的画图方法进行展示和说明。MA 均线指标公式。

Grafana 非常人性的提供离 K线图模块， 搭配TDengine 配置简单一键生成。