加班把数据库重构完毕

加班把数据库重构完毕

本文的数据库重构是基于 clickhouse 时序非关系型的数据库。该数据库适合存储股票数据,速度快,一般查询都是 ms 级别,不需要异步查询更新界面 ui。

达到目标效果:数据表随便删除,重新拉数据以及指标计算,十多年的数据,整一个过程 5-6 分钟即可,速度远超通达信。因为每个季度数据回除权,所以旧的数据是有问题的,现在再也不怕删数据重新拉取重新计算了。

为啥要重构?

  1. 以前日行情数据和指标数值是分开两个表的,后面继续研究 clickhouse 数据库,发现根本不需要多表存储,因为 clickhouse 是列存储方式,所以宽表并不会影响查询速度。

  2. 以前数据经常出现不完整情况,指标数据计算会发生日级别的断层。

  3. 以前数据重复插入的时候,查出来经常需要去重,增加了消耗。

  4. 以前很害怕数据重新拉取和计算,因为经常出现数据不完整问题,都不敢删重新来过,不然又要停机查问题了,现在随便删随便重新计算,彻底解决了这个问题。

关键设计

把所有的股票的日行情数据和指标数据存储在一个表

理由:

  1. 可以多个股票同时查询。
  2. 可以多个股票同一个时间段同时查询。
  3. 可以选择性查询某部分字段,不需要跨表,从而提高效率。
  4. 可以完成数据的完整性和自动去重。

疑问:

  1. 有的同学疑惑,所有日行情数据和指标数据放一个表会不会增加查询速度。

    答案:不会,这是因为 clickhouse 为快速处理这大数据问题效率慢设计好了。

  2. 如何设置排序值?

    答案:因为我们把所有股票数据以及指标放在了同一个表中,所以需要把 date 和 code 两个字段作为键值。

如何避免重复插入,查询数据是使用最新的数据?

  1. clickhouse 数据库并不擅长单列更新的,所以我们要更新某列的时候,原则是:先把要更新的行查出来,然后计算指标数据,填充完后,直接插回去即可,所以每一行需要添加一个 version 版本号,数据库会自动去重保存最新的版本号数据,旧数据数据库会自动删除。

  2. 由于采取的策略是查询数据出来,计算指标填充完重新插回去,所以我们使用的引擎策略是,ReplacingMergeTree,这个的意思是 clickhouse 数据库会自动去重。

  3. 查询,由于插入新的行的时候,如果有重复行 clickhouse 数据库是在后台不知何时才会自动触发去掉旧数据的,所以查询的使用要加个小技巧,要以版本号进行排序,然后取最新的一条, ORDER BY version DESC,LIMIT 1 BY code,date。具体的见代码。

  4. 创建表的关键。 引擎: ENGINE=ReplacingMergeTree(version) 以版本号作为去重标准,保留最新版本号的数据
    主键: PRIMARY KEY(javaHash(code), date) ,由于所有日行情数据放一个表,所以以 code,date 两个字段确定一行数据。
    排序值: ORDER BY(javaHash(code), date),以 code 和 date 作为排序,有了解过 clickhouse 数据库的同学就会知道,这两个字段决定了 clickhouse 的数据存储方式。

福利

如何同学也使用 clickhouse 数据库用来存储股票数据,或者还未建立数据库来存储数据的,建议你使用 clickhouse 用来存储,别用 MySql,场景不一样,MySql 适合业务型的,clickhouse 天生就是为数据分析而产生的。所以在查询速度上,clickhouse 是碾压 MySql 的。

可以直接使用我的代码,是经过不断测试趋于完善的了,没 bug 了。

我的重构代码:

python 复制代码
import time

import pandahouse as ph
import pandas as pd
from clickhouse_driver import Client

'''
pandahouse 是通过http url 链接,端口号是8123
'''
connection = dict(database="stock",
                  host="http://localhost:8123",
                  user='default',
                  password='sykent')

'''
clickhouse_driver 是通过TCP链接,端口号是9000
'''

DB = 'stock'
# settings = {'max_threads': 5}
client = Client(database=f'{DB}',
                host='127.0.0.1',
                port='9000',
                user='default',
                password='sykent',
                # settings=settings
                )
sql = 'SET max_partitions_per_insert_block = 200'
client.execute(sql)
"""
表名
"""
STOCK_DAILY_TABLE = 'stock_daily_price_v2'
INDUSTRY_DAILY_TABLE = 'industry_daily_v2'
INDUSTRY_CONSTITUENT_STOCK_TABLE = 'industry_constituent_stock_v2'
MARKET_DAILY_TABLE = 'market_daily_v2'


def stock_daily(
        pool_code,
        start_time,
        end_time,
        use_col=None
) -> pd.DataFrame:
    """
    查询股票某个时间段日线数据
    :param pool_code: 股票代码池 list() ['000001', '000002'] 或者 '000001'
    :param start_time: 开始时间
    :param end_time: 结束时间
    :param use_col: 使用的列 list() ['open', 'close'],不传则使用全部列
    """
    return __query_daily_related(
        STOCK_DAILY_TABLE,
        pool_code,
        start_time,
        end_time,
        use_col
    )


def stock_daily_http(
        pool_code,
        start_time,
        end_time,
        use_col=None
) -> pd.DataFrame:
    """
    查询股票某个时间段日线数据
    :param pool_code: 股票代码池 list() ['000001', '000002'] 或者 '000001'
    :param start_time: 开始时间
    :param end_time: 结束时间
    :param use_col: 使用的列 list() ['open', 'close'],不传则使用全部列
    """
    return __query_daily_related_http(
        STOCK_DAILY_TABLE,
        pool_code,
        start_time,
        end_time,
        use_col
    )


def stock_daily_on_date(
        pool_code,
        date_time,
        use_col=None
) -> pd.DataFrame:
    """
    查询股票某日日线数据
    :param pool_code: 股票代码池 list() ['000001', '000002'] 或者 '000001'
    :param date_time: 日期
    :param use_col: 使用的列 list() ['open', 'close'],不传则使用全部列
    """
    return stock_daily(
        pool_code,
        date_time,
        date_time,
        use_col
    )


def industry_daily(
        pool_code,
        start_time,
        end_time,
        use_col=None
) -> pd.DataFrame:
    """
    查询行业某个时间段日线数据
    :param 参照stock_daily
    """
    return __query_daily_related(
        INDUSTRY_DAILY_TABLE,
        pool_code,
        start_time,
        end_time,
        use_col
    )


def industry_daily_on_date(
        pool_code,
        date_time,
        use_col=None
) -> pd.DataFrame:
    """
    查询行业某日日线数据
    :param 参照stock_daily_on_date
    """
    return industry_daily(
        pool_code,
        date_time,
        date_time,
        use_col
    )


def all_industry_daily_on_date(
        date_time,
        use_col=None
) -> pd.DataFrame:
    """
    查询所有板块的某个日期的rps
    :param date_time:
    :param use_col:
    :return:
    """
    if use_col is None:
        sql = f"""
        SELECT *
        FROM {DB}.{INDUSTRY_DAILY_TABLE}
        WHERE date == '{date_time}'
        ORDER BY version DESC
        LIMIT 1 BY code,date
        """
    else:
        columns = 'date,code,' + ','.join(use_col) + ',version'
        sql = f"""
        SELECT {columns}
        FROM {DB}.{INDUSTRY_DAILY_TABLE}
        WHERE date == '{date_time}'
        ORDER BY version DESC
        LIMIT 1 BY code,date
        """
    df = from_table(sql)

    if df.empty:
        return df
    else:
        df.drop(columns='date', inplace=True)
        return df


def market_daily(
        pool_code,
        start_time,
        end_time,
        use_col=None
) -> pd.DataFrame:
    """
    查询大盘指数某个时间段日线数据
    :param 参照stock_daily
    """
    return __query_daily_related(
        MARKET_DAILY_TABLE,
        pool_code,
        start_time,
        end_time,
        use_col
    )


def market_daily_on_date(
        pool_code,
        date_time,
        use_col=None
) -> pd.DataFrame:
    """
    查询大盘指数某日日线数据
    :param 参照stock_daily_on_date
    """
    return market_daily(
        pool_code,
        date_time,
        date_time,
        use_col
    )


def board_constituent_stock(
        code
) -> pd.DataFrame:
    """
    板块成分股
    :param code: 板块代码
    :return:
    """
    sql = f"""
    SELECT *
    FROM {DB}.{INDUSTRY_CONSTITUENT_STOCK_TABLE}
    WHERE industry_code == '{code}'
    """
    return from_table(sql)


# @timing_decorator
def to_table(data, table):
    if data.empty:
        return 0

        # 获取columns 如果不包含 'date',重置index
    if 'date' not in data.columns:
        data.reset_index(inplace=True)

    data.insert(data.shape[1], 'version', int(time.time()))
    columns = ', '.join(data.columns)
    sql = f'INSERT INTO {table} ({columns}) VALUES'
    client.execute(sql, data.values.tolist())
    return data.shape[0]


# @timing_decorator
def to_table_common(data, table):
    columns = ', '.join(data.columns)
    sql = f'INSERT INTO {table} ({columns}) VALUES'
    client.execute(sql, data.values.tolist())
    return data.shape[0]


# @timing_decorator
def from_table(sql) -> pd.DataFrame:
    last_time = time.time()
    try:
        result = client.query_dataframe(sql)
    except Exception as e:
        print(e)
        result = pd.DataFrame()
    print("db-> 耗时: {}  sql: {}".format((time.time() - last_time) * 1000, sql))
    return result


def from_table_http(sql):
    """
    查询表
    :param sql:
    :return: dataframe
    """
    last_time = time.time()
    df = ph.read_clickhouse(sql, connection=connection)
    print("db-> 耗时: {}  sql: {}".format((time.time() - last_time) * 1000, sql))
    return df


def __creat_daily_related_table(table_name, **kwargs):
    """
    创建日行情相关的表
    注意:一定需要date,code这两列,作为排序值
    :param table_name: 表名
    :param kwargs: 列名
    :return:
    """
    columns_str = ''
    for key, value in kwargs.items():
        columns_str = columns_str + f'{key} {value},'
    columns_str = columns_str[:len(columns_str) - 1]
    # 自动添加列名 version 用于插入更新数据
    columns_str = columns_str + ',version Int64'
    if 'code' not in columns_str or 'date' not in columns_str:
        raise Exception('not column code date!!')

    sql = f"""
    CREATE TABLE if NOT EXISTS {table_name}({columns_str})
    ENGINE=ReplacingMergeTree(version)
    PRIMARY KEY(javaHash(code), date)
    ORDER BY(javaHash(code), date)
    """
    print('创建表sql:', sql)
    client.execute(sql)


def __creat_common_table(table_name, order_by=None, **kwargs):
    """
    创建通用的表,默认使用 ReplacingMergeTree,并自动添加列 version 用于插入更新数据,
    而且去重的时候,只会保留version最大的数据
    :param table_name: 表名
    :param order_by: 排序字段
    :param kwargs: 列名
    """

    columns_str = ''
    for key, value in kwargs.items():
        columns_str = columns_str + f'{key} {value},'
    columns_str = columns_str[:len(columns_str) - 1]
    # 自动添加列名 version 用于插入更新数据
    columns_str = columns_str + ',version Int64'
    sql = f"""
    CREATE TABLE if NOT EXISTS {table_name}({columns_str})
    ENGINE=ReplacingMergeTree(version)
    """
    if order_by is not None:
        sql = sql + f' ORDER BY{order_by}'
    print('创建表sql:', sql)
    client.execute(sql)


def __drop_table(table_name):
    """
    删除表
    :param table_name:
    :return:
    """
    sql = f'DROP TABLE IF EXISTS {table_name}'
    client.execute(sql)
    print('删除表sql:', sql)


def __query_daily_related(
        table,
        pool_code,
        start_time,
        end_time,
        use_col=None
) -> pd.DataFrame:
    """
    查询股票相关的表
     eg:query_daily_related(['000001', '000002'], '2021-01-01', '2022-09-30')
    :param pool_code: 股票池 数据类型 list eg:'[000001', '000002']
    :param start_time: 开始时间
    :param end_time: 结束时间
    :param use_col: list 需要返回的列,默认返回 'date,code' 并设置 date 为 index
    :return:
    如果 start_time == end_time 则认为是查询某一天的数据
    version 为最新的数据,以此来去重
    """

    # 如果传入的是单个code,转换成list
    if type(pool_code) is not list:
        code = pool_code
        pool_code = list()
        pool_code.append(code)
    # 时间不相等,查询时间段的数据
    if start_time != end_time:
        if use_col is None:
            sql = f"""
            SELECT *
            FROM {DB}.{table}
            WHERE date BETWEEN '{start_time}' AND '{end_time}'
            AND code IN {pool_code}
            ORDER BY version DESC
            LIMIT 1 BY code,date
            """
        else:
            columns = 'date,code,' + ','.join(use_col) + ',version'
            sql = f"""
            SELECT {columns}
            FROM {DB}.{table}
            WHERE date BETWEEN '{start_time}' AND '{end_time}'
            AND code IN {pool_code}
            ORDER BY version DESC
            LIMIT 1 BY code,date
            """
        df = from_table_http(sql)
        if df.empty:
            return df
        # 设置date为index,并排序
        df.set_index('date', inplace=True)
        df.sort_index(inplace=True)
    # 时间相等,查询某一天的数据
    else:
        if use_col is None:
            sql = f"""
            SELECT *
            FROM {DB}.{table}
            WHERE date == '{start_time}'
            AND code IN {pool_code}
            ORDER BY version DESC
            LIMIT 1 BY code,date
            """
        else:
            columns = 'date,code,' + ','.join(use_col) + ',version'
            sql = f"""
            SELECT {columns}
            FROM {DB}.{table}
            WHERE date == '{start_time}'
            AND code IN {pool_code}
            ORDER BY version DESC
            LIMIT 1 BY code,date
            """
        df = from_table_http(sql)
        if df.empty:
            return df
        df.drop(columns=['date'], inplace=True)
    # version 为更新插入使用,删除version列
    df.drop(columns=['version'], inplace=True)
    return df


def __query_daily_related_http(
        table,
        pool_code,
        start_time,
        end_time,
        use_col=None
) -> pd.DataFrame:
    """
    查询股票相关的表
     eg:query_daily_related(['000001', '000002'], '2021-01-01', '2022-09-30')
    :param pool_code: 股票池 数据类型 list eg:'[000001', '000002']
    :param start_time: 开始时间
    :param end_time: 结束时间
    :param use_col: list 需要返回的列,默认返回 'date,code' 并设置 date 为 index
    :return:
    如果 start_time == end_time 则认为是查询某一天的数据
    version 为最新的数据,以此来去重
    """

    # 如果传入的是单个code,转换成list
    if type(pool_code) is not list:
        code = pool_code
        pool_code = list()
        pool_code.append(code)
    # 时间不相等,查询时间段的数据
    if start_time != end_time:
        if use_col is None:
            sql = f"""
            SELECT *
            FROM {DB}.{table}
            WHERE date BETWEEN '{start_time}' AND '{end_time}'
            AND code IN {pool_code}
            ORDER BY version DESC
            LIMIT 1 BY code,date
            """
        else:
            columns = 'date,code,' + ','.join(use_col) + ',version'
            sql = f"""
            SELECT {columns}
            FROM {DB}.{table}
            WHERE date BETWEEN '{start_time}' AND '{end_time}'
            AND code IN {pool_code}
            ORDER BY version DESC
            LIMIT 1 BY code,date
            """
        df = from_table_http(sql)
        if df.empty:
            return df
        df.set_index('date', inplace=True)
        df.sort_index(inplace=True)
    # 时间相等,查询某一天的数据
    else:
        if use_col is None:
            sql = f"""
            SELECT *
            FROM {DB}.{table}
            WHERE date == '{start_time}'
            AND code IN {pool_code}
            ORDER BY version DESC
            LIMIT 1 BY code,date
            """
        else:
            columns = 'date,code,' + ','.join(use_col) + ',version'
            sql = f"""
            SELECT {columns}
            FROM {DB}.{table}
            WHERE date == '{start_time}'
            AND code IN {pool_code}
            ORDER BY version DESC
            LIMIT 1 BY code,date
            """
        df = from_table_http(sql)
        if df.empty:
            return df
        df.drop(columns=['date'], inplace=True)
    # version 为更新插入使用,删除version列
    df.drop(columns=['version'], inplace=True)
    return df


def stock_length(code):
    """
    查询股票上市最小日期
    :param code:
    :return:
    """
    sql = f"""
    SELECT count()
    FROM {DB}.{STOCK_DAILY_TABLE}
    WHERE code == \'{code}\'
    """
    count = client.execute(sql)[0][0]
    print('stock_length sql:', sql, f'result count {count}')
    return count


def create_market_daily_table():
    """
    大盘数据表
    :return:
    """
    columns = {
        'date': 'Date',
        'code': 'String',
        'name': 'String',
        'open': 'Float32',
        'high': 'Float32',
        'low': 'Float32',
        'close': 'Float32',
        'volume': 'Float64',
        'amount': 'Float64',
        'change': 'Float32',
        'change_amount': 'Float32',
        'amplitude': 'Float32',
        'turnover': 'Float32'}
    __creat_daily_related_table(MARKET_DAILY_TABLE, **columns)


def create_stock_daily_table():
    """
    创建日行情数据表
    :return:
    """
    columns = {
        'date': 'Date',
        'code': 'String',
        'name': 'String',
        'open': 'Float32',
        'high': 'Float32',
        'low': 'Float32',
        'close': 'Float32',
        'change': 'Float32',
        'change_amount': 'Float32',
        'volume': 'Float64',
        'amount': 'Float64',
        'amplitude': 'Float32',
        'turnover': 'Float32',
        'amp05': 'Float32',
        'amp10': 'Float32',
        'amp20': 'Float32',
        'amp50': 'Float32',
        'amp120': 'Float32',
        'amp250': 'Float32',
        'ma05': 'Float32',
        'ma10': 'Float32',
        'ma20': 'Float32',
        'ma50': 'Float32',
        'ma120': 'Float32',
        'ma250': 'Float32',
        'rps05': 'Float32',
        'rps10': 'Float32',
        'rps20': 'Float32',
        'rps50': 'Float32',
        'rps120': 'Float32',
        'rps250': 'Float32', }
    __creat_daily_related_table(STOCK_DAILY_TABLE, **columns)


def create_industry_daily_table():
    """
    创建板块日行情
    :return:
    """
    columns = {
        'date': 'Date',
        'code': 'String',
        'name': 'String',
        'open': 'Float32',
        'high': 'Float32',
        'low': 'Float32',
        'close': 'Float32',
        'change': 'Float32',
        'change_amount': 'Float32',
        'volume': 'Float64',
        'amount': 'Float64',
        'amplitude': 'Float32',
        'turnover': 'Float32',
        'amp05': 'Float32',
        'amp10': 'Float32',
        'amp20': 'Float32',
        'amp50': 'Float32',
        'amp120': 'Float32',
        'amp250': 'Float32',
        'ma05': 'Float32',
        'ma10': 'Float32',
        'ma20': 'Float32',
        'ma50': 'Float32',
        'ma120': 'Float32',
        'ma250': 'Float32',
        'rps05': 'Float32',
        'rps10': 'Float32',
        'rps20': 'Float32',
        'rps50': 'Float32',
        'rps120': 'Float32',
        'rps250': 'Float32', }
    __creat_daily_related_table(INDUSTRY_DAILY_TABLE, **columns)


def create_industry_constituent_stock_table():
    """
    创建板块成分股
    :return:
    """
    columns = {
        'industry_code': 'String',
        'stock_code': 'String',
        'industry_name': 'String',
        'stock_name': 'String'}
    __creat_common_table(
        table_name=INDUSTRY_CONSTITUENT_STOCK_TABLE,
        order_by='(javaHash(industry_code), javaHash(stock_code))',
        **columns)


def create_all_table():
    # 创建日行情数据表
    create_stock_daily_table()
    # 创建板块日行情表
    create_industry_daily_table()
    # 创建板块成分股表
    create_industry_constituent_stock_table()
    # 创建大盘数据表
    create_market_daily_table()


def optimize(table_name):
    """
    手动触发数据表去重操作
    场景: 在更新表后,由于重复的ReplacingMergeTree是不定时触发的,
    所以可以强制调用触发。
    :param table_name:
    :return:
    """
    sql = f'optimize table stock.{table_name}'
    client.execute(sql)


def drop_all_table():
    __drop_table(STOCK_DAILY_TABLE)
    __drop_table(INDUSTRY_DAILY_TABLE)
    __drop_table(INDUSTRY_CONSTITUENT_STOCK_TABLE)
    __drop_table(MARKET_DAILY_TABLE)


def optimize_all():
    optimize(STOCK_DAILY_TABLE)
    optimize(INDUSTRY_DAILY_TABLE)
    optimize(INDUSTRY_CONSTITUENT_STOCK_TABLE)
    optimize(MARKET_DAILY_TABLE)


if __name__ == '__main__':
    count = stock_length('000001')
    print(count)

效果

  1. 重构的时候要用新的表,这样在重构的过程中不会影响旧数据的运行,稳定后就可以把新表替换旧表的逻辑了。
  1. 新数据替换旧表,接回原来的 ui 使用中,这个过程其实也很简单,替换数据库的查询类即可。

行业板块面板 ui

单个板块的可视化,板块成分股 ui

个股的数据 ui

本文由mdnice多平台发布

相关推荐
yannan201903133 分钟前
【算法】(Python)动态规划
python·算法·动态规划
蒙娜丽宁13 分钟前
《Python OpenCV从菜鸟到高手》——零基础进阶,开启图像处理与计算机视觉的大门!
python·opencv·计算机视觉
光芒再现dev15 分钟前
已解决,部署GPTSoVITS报错‘AsyncRequest‘ object has no attribute ‘_json_response_data‘
运维·python·gpt·语言模型·自然语言处理
好喜欢吃红柚子29 分钟前
万字长文解读空间、通道注意力机制机制和超详细代码逐行分析(SE,CBAM,SGE,CA,ECA,TA)
人工智能·pytorch·python·计算机视觉·cnn
小馒头学python33 分钟前
机器学习是什么?AIGC又是什么?机器学习与AIGC未来科技的双引擎
人工智能·python·机器学习
神奇夜光杯42 分钟前
Python酷库之旅-第三方库Pandas(202)
开发语言·人工智能·python·excel·pandas·标准库及第三方库·学习与成长
千天夜1 小时前
使用UDP协议传输视频流!(分片、缓存)
python·网络协议·udp·视频流
测试界的酸菜鱼1 小时前
Python 大数据展示屏实例
大数据·开发语言·python
羊小猪~~1 小时前
神经网络基础--什么是正向传播??什么是方向传播??
人工智能·pytorch·python·深度学习·神经网络·算法·机器学习
放飞自我的Coder2 小时前
【python ROUGE BLEU jiaba.cut NLP常用的指标计算】
python·自然语言处理·bleu·rouge·jieba分词