高吞吐写入
支持开盘高峰期大规模行情并发接入，毫秒级写入延迟，分布式架构可线性扩展写入能力
降低存储成本
采用列式存储与精细分区架构，历史行情压缩比可达 10:1，存储成本下降 80%
提升查询效率
支持分区裁剪与并行执行，万亿级数据查询延迟低至毫秒级
多模存储引擎
针对不同业务场景优化的存储引擎矩阵
适用场景
股票、期货 Level-2 逐笔行情存储
需要自动去重的高频数据
包含复杂数据结构的场景
极速数据写入
轻松应对开盘高峰，百万级/秒数据实时入库
支持每秒百万级数据写入，开盘高峰期同时接入全市场数千只股票的逐笔行情，写入延迟稳定在毫秒级。采用批量写入优化与异步刷盘机制，在保证数据可靠性的同时最大化吞吐量。分布式架构支持写入性能线性扩展，增加节点即可持续提升整体写入能力。
典型场景
全市场 Level-2 逐笔行情实时入库
高频交易回报数据写入
多品种行情数据并发写入
高效查询性能
万亿级数据秒级响应，复杂计算高效完成
通过分区裁剪、并行计算等优化技术，大幅提升查询效率。查询优化器自动选择最优执行计划，只扫描必要的分区与列，避免全表扫描。分布式并行计算将复杂查询分解到多个节点并行执行，充分利用集群算力。
典型场景
全市场 Level-2 快照数据的多股票、多时间段条件筛选，毫秒级返回
多维度聚合分析（按行业、板块、时间段统计）
高压缩比存储
存储成本显著降低，海量数据轻松管理
针对金融时序数据特点设计的智能压缩算法，根据数据类型自动选择最优压缩方式。整数、浮点数、时间戳等不同类型数据采用不同压缩策略，在保证查询性能的前提下实现极致压缩比。行情数据压缩比可达 10:1 以上，相比传统数据库，存储成本可减少 80%。