01
时序数据基础
什么是时序数据、时间戳·有序性·海量性、K线/逐笔/Level2场景
入门金融
02
数据库选型对比
MySQL/PostgreSQL痛点 · NoSQL适用性 · 专用时序库优势
选型对比
03
核心概念解析
Timestamp · Metric · Tag · Field · 精度 · 保留策略
概念术语
04
InfluxDB快速上手
安装启动 · CLI · HTTP API · 写入第一条数据
InfluxDB实战
05
数据模型设计
Measurement与Table · Tag/Field选择 · 基数问题 · Schema最佳实践
建模设计
06
数据写入优化
批量写入 · 压缩编码 · 一致性模型 · 并发/缓冲区调优
性能写入
07
数据查询基础
InfluxQL · SELECT/FROM/WHERE · 时间范围 · 聚合函数
查询InfluxQL
08
高级查询技巧
窗口函数 · 滑动窗口 · 降采样 · 插值与FILL
进阶分析
09
连续查询与预聚合
Continuous Query · 预聚合表 · 自动降采样
CQ预聚合
10
数据保留与清理
RP配置 · 自动过期 · DELETE/DROP SERIES
运维清理
11
TDengine快速上手
安装启动 · taos shell · 与传统数据库异同
TDengine入门
12
TDengine数据模型
超级表 · 子表 · 标签与列 · 自动建表
超级表建模
13
TDengine写入与查询
SQL写入 · 参数绑定 · 窗口/滑动/降采样
写入查询
14
TDengine高级特性
流式计算 · 事件驱动 · Kafka集成
流式集成
15
ClickHouse时序方案
MergeTree · 分区排序键 · 物化视图预聚合
ClickHouseMergeTree
16
ClickHouse写入优化
批量插入 · 异步插入 · ReplacingMergeTree · TTL
写入去重
17
ClickHouse查询优化
分区裁剪 · 跳数索引 · 并行查询 · 向量化
查询优化
18
金融K线数据建模
OHLC结构 · 时间分桶 · 聚合查询
K线建模
19
逐笔成交数据建模
高频乱序 · 去重排序 · 实时聚合K线
逐笔高频
20
Level2行情数据
买卖十档 · 逐笔委托 · 存储与查询优化
Level2行情
21
实时流处理架构
Lambda/Kappa · Kafka/Pulsar · Flink/Spark接入
流处理架构
22
数据管道搭建
行情网关→时序库 · 清洗转换 · 异常告警
管道ETL
23
高可用与容灾
集群部署 · 副本一致性 · 主从切换
高可用容灾
24
性能监控与调优
延迟分析 · 吞吐监控 · IO/内存优化 · 慢查询
监控调优
25
数据可视化
Grafana连接 · Dashboard · 实时面板 · 告警规则
可视化Grafana
26
Python操作时序数据库
InfluxDB/TDengine/ClickHouse Client · 批量读写
PythonClient
27
Java操作时序数据库
Java Client · JDBC · 连接池配置
JavaJDBC
28
金融量化回测数据
回测存储 · 历史分片索引 · 快速读取
量化回测
29
数据迁移与同步
MySQL/PostgreSQL迁移 · 异构同步 · 增量策略
迁移同步
30
实战项目：金融时序平台
行情接入→存储→查询→可视化→告警，全链路实现
实战项目