行情存储
实时写入多种行情数据源的高频数据，可存储 PB 级别数据并提供毫秒级查询响应。
某国际量化私募需管理超过 1PB 的股票、期货、期权及数字货币历史数据，原来采用的 KDB+系统在处理数据时多次发生任务的阻塞和延时。经过全球范围的技术选型，DolphinDB 凭借其分布式存储能力，以及高效的数据查询与计算性能，脱颖而出，成为该私募的最新选择。
优异的高并发查询性能
原生的分布式设计保证优异的高并发查询性能。
灵活的分区机制
提供多种灵活的分区机制并支持多个分区列，方便数据均匀分区以保证最优性能。
不定档位行情数据
数组向量支持不定档位行情数据的高效读写与便捷处理。
丰富的数据接口
支持华锐 AMD、华泰 Insight、恒生 NSQ、彭博 bloomberg、ice 等实时行情接入插件，导入各类行情数据。
因子投研
降低因子计算作业框架复杂度，加速因子计算，提高投研效率。
某私募基金先前采用分布式文件系统存储高频数据，结合 Python 进行高频因子计算，但面临检索查询效率低下、与 Python 数据交互耗时过长等问题。该私募选用 DolphinDB 进行库内一体化存算，因子数据读取与计算速度相较原方案有百倍提升。
为更好地满足机构级量化投资需求，DolphinDB 推出了因子开发管理平台 Starfish。该平台提供了一套全面的因子及策略开发解决方案，集成了数据管理、因子计算、因子评价、策略回测、绩效归因等功能。凭借其模块化的设计、低代码开发环境、丰富的可视化展示功能与多维度分析能力，Starfish 不仅加速了因子开发全流程，还有效提升了团队协作效率。
策略研发
某私募基金选用 DolphinDB 中高频策略回测方案，实现仿真和回测一体化的策略验证，提高策略回测效率，大幅缩短策略研发周期。
DolphinDB 中高频回测框架集数据回放、模拟撮合引擎、回测引擎于一体。模拟撮合引擎支持市价单、限价单、撤单、算法订单等多种订单的撮合，并允许用户根据网络延迟、成交比例等参数进行自定义配置，以更贴近实盘交易结果。与 Backtrader、MetaTrader4 等回测工具相比，DolphinDB 回测框架支持股票、期权、期货、银行间债券、数字货币等多种资产类型，同时回测框架基于 C++ 开发，性能相较 Python 有数十倍提升。
实时交易
开发方便、延时极低的流数据计算系统。
