CentOS Dolphin（DolphinDB）與其他存儲解決方案比較
1. 與ClickHouse對比
ClickHouse是開源列式數據庫，主打高性能OLAP，但在時序數據場景下，DolphinDB（CentOS下的主要“Dolphin”存儲方案）表現更優：
- 時序數據查詢性能：DolphinDB的TSDB（時序數據庫）引擎針對時序數據優化，支持分區內索引、靈活分區策略（值/范圍/哈希），在點查（如“查詢某設備最新100條記錄”）、最新狀態查詢（如“查詢某租戶所有設備最新狀態”）場景下，性能顯著優于ClickHouse。例如，場景4（查詢某設備最近一天明細數據）中，DolphinDB TSDB比ClickHouse快12.5倍，首次查詢快13倍。
- 因子庫存儲與計算：在量化金融的中高頻多因子場景（如10分鐘級10000個因子數據），DolphinDB的窄表模式（支持32767列）比ClickHouse的寬表模式更靈活——窄表模式的因子新增、更新、刪除效率遠高于寬表（寬表增刪列效率極低，超大寬表每列一個文件），且支持批流一體（因子流解析、窗口計算），而ClickHouse的寬表存儲對增刪改操作支持較差。
2. 與Druid對比
Druid是分布式實時分析數據庫，側重高吞吐數據攝入和實時查詢，但DolphinDB在數據寫入和查詢效率上更具優勢：
- 數據寫入速度：針對300GB美國股票市場交易與報價數據，DolphinDB的數據寫入速度約為Druid的30倍，主要得益于其異步多節點并行導入機制，能充分利用集群資源提升寫入效率。
- 查詢性能：DolphinDB的查詢速度比Druid更快，尤其在低延遲查詢（如單用戶查詢）中，性能可達Druid的數百倍。這源于其列式存儲、謂詞下推（僅加載必要數據分區）和內存計算技術，能有效減少IO和計算開銷。
3. 與傳統關系型數據庫（如SQL Server）對比
傳統關系型數據庫（如SQL Server）在大規模時序數據處理上存在明顯短板，DolphinDB更適合海量時序數據存儲與分析：
- 大數據量性能：當數據量增大時，SQL Server性能急劇下降，窄表存儲模式下拼接寬表性能低下（寬表最多支持1024列），增刪改因子效率低；而DolphinDB支持分布式存儲（提升讀寫吞吐量）、靈活分區策略（如按時間、設備ID分區），能有效應對海量時序數據的存儲和查詢需求。
- 時序特性支持：DolphinDB內置時間序列函數（如滑動窗口、滯后計算）、批流一體（支持實時數據攝入和歷史數據查詢），更適合時序數據的處理；而SQL Server需要額外開發或插件支持，靈活性和性能均不如DolphinDB。
4. 與MongoDB對比
MongoDB是NoSQL文檔數據庫，適合靈活的數據結構存儲，但在時序數據效率和運維成本上不如DolphinDB：
- 數據導入導出與對齊：MongoDB雖增刪因子方便、存儲空間大，但數據導入導出和轉換對齊的效率較低，難以滿足大規模時序數據的高效處理需求；而DolphinDB的列式存儲和內置時間序列函數能快速完成數據對齊和轉換。
- 分布式運維：MongoDB的分布式集群運維和管理較為復雜（如分片配置、故障恢復），而DolphinDB支持自動分片、故障自動轉移，降低了分布式運維的難度。
5. 與二進制文件對比
二進制文件（如自定義二進制格式）是簡單的時序數據存儲方式，但查詢靈活性和擴展性差，無法滿足大規模數據處理需求：
- 查詢與對齊：二進制文件以因子或因子+日期范圍為單位存儲，數據查詢和對齊需要編寫額外程序處理，缺乏靈活性；而DolphinDB支持SQL查詢、Join操作（如Window Join、Asof Join），能快速實現數據對齊和復雜分析。
- 分布式與壓縮：二進制文件無法充分享受分布式帶來的吞吐量提升，且一般無壓縮（或壓縮率低）；而DolphinDB支持高壓縮比（減少存儲成本）、分布式存儲（提升讀寫性能），更適合大規模時序數據的存儲。
