存算分离架构是一种现代数据处理设计理念，旨在通过将计算和存储资源分离，提高系统的灵活性和性能。自 3.00.2 版本起，DolphinDB 引入了计算组的概念，通过为计算节点设置计算组，允许计算节点对查询的数据进行缓存，实现了存算分离架构。 本教程介绍 DolphinDB 存算分离架构的应用场景、配置方法、以及在数据库查询和并发查询测试场景中的性能测试结果。本教程全部代码需要运行在 3.00.2 或者更高版本的 DolphinDB server 上。
DBEaver 是一款由 Java 编写的一站式跨平台连接器，其社区版本已能支持连接近百种数据库，受到广大开发者的喜爱。近期。DolphinDB 与 DBeaver 团队共同努力，发布了 DBeaver 24.2.1 版本，新增 DolphinDB 驱动程序，支持在 DBeaver 中访问和管理 DolphinDB。
本教程为 DolphinDB 金融场景入门指南，涵盖环境部署、数据准备及向量化编程等核心内容，帮助用户快速掌握这一高性能时序数据库平台的基础应用。
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DolphinDB交易日历2025版已更新，新增支持自定义周末交易日功能，提供全球近60家交易所日历数据，支持离线/在线两种更新方式。
Shark GPLearn是DolphinDB推出的基于遗传算法的高性能因子挖掘工具，旨在解决传统工具（如Python gplearn）在金融量化领域面临的性能瓶颈和数据维度限制问题。该工具通过算法优化和硬件加速，实现了近百倍的性能提升，并扩展了对金融三维数据（时间×标的×特征）的支持能力。
