CentOS Dolphin（DolphinDB）与其他存储解决方案比较
1. 与ClickHouse对比
ClickHouse是开源列式数据库，主打高性能OLAP，但在时序数据场景下，DolphinDB（CentOS下的主要“Dolphin”存储方案）表现更优：
- 时序数据查询性能：DolphinDB的TSDB（时序数据库）引擎针对时序数据优化，支持分区内索引、灵活分区策略（值/范围/哈希），在点查（如“查询某设备最新100条记录”）、最新状态查询（如“查询某租户所有设备最新状态”）场景下，性能显著优于ClickHouse。例如，场景4（查询某设备最近一天明细数据）中，DolphinDB TSDB比ClickHouse快12.5倍，首次查询快13倍。
- 因子库存储与计算：在量化金融的中高频多因子场景（如10分钟级10000个因子数据），DolphinDB的窄表模式（支持32767列）比ClickHouse的宽表模式更灵活——窄表模式的因子新增、更新、删除效率远高于宽表（宽表增删列效率极低，超大宽表每列一个文件），且支持批流一体（因子流解析、窗口计算），而ClickHouse的宽表存储对增删改操作支持较差。
2. 与Druid对比
Druid是分布式实时分析数据库，侧重高吞吐数据摄入和实时查询，但DolphinDB在数据写入和查询效率上更具优势：
- 数据写入速度：针对300GB美国股票市场交易与报价数据，DolphinDB的数据写入速度约为Druid的30倍，主要得益于其异步多节点并行导入机制，能充分利用集群资源提升写入效率。
- 查询性能：DolphinDB的查询速度比Druid更快，尤其在低延迟查询（如单用户查询）中，性能可达Druid的数百倍。这源于其列式存储、谓词下推（仅加载必要数据分区）和内存计算技术，能有效减少IO和计算开销。
3. 与传统关系型数据库（如SQL Server）对比
传统关系型数据库（如SQL Server）在大规模时序数据处理上存在明显短板，DolphinDB更适合海量时序数据存储与分析：
- 大数据量性能：当数据量增大时，SQL Server性能急剧下降，窄表存储模式下拼接宽表性能低下（宽表最多支持1024列），增删改因子效率低；而DolphinDB支持分布式存储（提升读写吞吐量）、灵活分区策略（如按时间、设备ID分区），能有效应对海量时序数据的存储和查询需求。
- 时序特性支持：DolphinDB内置时间序列函数（如滑动窗口、滞后计算）、批流一体（支持实时数据摄入和历史数据查询），更适合时序数据的处理；而SQL Server需要额外开发或插件支持，灵活性和性能均不如DolphinDB。
4. 与MongoDB对比
MongoDB是NoSQL文档数据库，适合灵活的数据结构存储，但在时序数据效率和运维成本上不如DolphinDB：
- 数据导入导出与对齐：MongoDB虽增删因子方便、存储空间大，但数据导入导出和转换对齐的效率较低，难以满足大规模时序数据的高效处理需求；而DolphinDB的列式存储和内置时间序列函数能快速完成数据对齐和转换。
- 分布式运维：MongoDB的分布式集群运维和管理较为复杂（如分片配置、故障恢复），而DolphinDB支持自动分片、故障自动转移，降低了分布式运维的难度。
5. 与二进制文件对比
二进制文件（如自定义二进制格式）是简单的时序数据存储方式，但查询灵活性和扩展性差，无法满足大规模数据处理需求：
- 查询与对齐：二进制文件以因子或因子+日期范围为单位存储，数据查询和对齐需要编写额外程序处理，缺乏灵活性；而DolphinDB支持SQL查询、Join操作（如Window Join、Asof Join），能快速实现数据对齐和复杂分析。
- 分布式与压缩：二进制文件无法充分享受分布式带来的吞吐量提升，且一般无压缩（或压缩率低）；而DolphinDB支持高压缩比（减少存储成本）、分布式存储（提升读写性能），更适合大规模时序数据的存储。