轻松掌握，简单了解：如何打开KDB数据库？ (q打开 kdb数据库)

KDB（Kdb+）是一种高性能、内存型的数据存储和分析解决方案，广泛应用于金融、科技和数据分析等领域。对于初学者来说，打开KDB数据库可能会感觉有些困难，但实际上只需要几步简单的操作就可以轻松搞定。本文将介绍如何打开KDB数据库以及一些常见问题的解决方法。

一、安装KDB数据库软件

我们需要安装KDB数据库软件。KDB+的官方网站https://kx.com官网有免费的个人版软件下载，也可以从其他渠道下载程序包。

安装过程中需要注意以下几点：

1. 安装后在命令行界面测试KDB+是否能够正常运行。

2. 在Windows平台中，需要把KDB+的安装目录添加到系统环境变量中，以便在任何路径下都可以使用该软件。

二、导入数据到KDB数据库

安装完成后，接下来需要将数据导入到KDB数据库中。对于KDB数据库的数据导入，有多种方式：

1. 使用KDB的命令行界面：输入以下代码将数据导入KDB：

q) data: ([] time:`time$(); sym:`$(); price:`float$(); size:`int$())

q) insert[data;(09:30:10 09:30:20 09:30:30);(`AAPL`AAPL`GOOG);(98.2 98.4 76.3);(1000 1000 200)]

2. 使用KDB的批处理模式：

$ q data.q -s 1000000 data.csv

此命令表示导入字符串类型的数据，使用分隔符分割每行数据，每次读取1000000行，并将数据写入到名为data.q的文件中。

三、启动KDB服务器

导入数据后，就需要启动KDB服务器了。KDB+的服务程序一般是kdb+或者KDB+ HTTP服务器。启动KDB+服务程序方法如下：

1. 命令行启动：

$ q

2. 图形界面启动：

$ q ui

四、连接到KDB服务器

启动KDB服务器后，我们需要连接到服务器才能执行后续操作，方法如下：

1. 使用命令行工具连接：$ q -p 5000

2. 使用KDB+客户端连接：$ q /ip_address:port

3. 在Web应用程序中连接：使用Web API实现连接。

五、其他常见问题和解决方法

1. 如何查询数据？

可以使用以下代码查询：

q)select last price by sym from data

2. 如何删除数据？

可以使用以下代码删除：

q)delete from data where sym=`AAPL

3. 如何修改数据？

可以使用以下代码修改：

q)update price:price*2 from data where sym=`AAPL

4. 如何创建新的数据表？

可以使用以下代码创建新表：

q)newTable:([] col1:`t1`t2`u1`u2; col2:(5 5 5 5); col3:(“a”;”b”;”c”;”d”))

以上就是基本的KDB+数据库的打开和使用过程。当然，对于不同的数据需求和使用场景，可能需要针对性的去学习和使用扩展的KDB+功能。希望本文能够帮助初学者轻松掌握KDB数据库的打开和使用，也希望读者们能够在实践中不断深化对于KDB+的应用。

相关问题拓展阅读：

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• MySQL怎么用命令行创建一个数据库

Quant 应该学习哪些 Python 知识

1. 如果还需要Deep Learning方面的东西的话，可以考虑Theano或者Keras。这两个东西可能会用在分析新闻数据方面。不过不是很推荐使用这类方法去做量化模型，因为计算量实在是太大，成本很高。

2. 交易框架方面，除了vn.py，还推荐PyAlgoTrade框架，github上可以搜到。私以为这个框架比vn.py牛逼太多了，毕竟是一个在金融IT领域混迹近20年的老妖的作品，架构设计不是一般的优秀。

3. 国内的话，ricequant是个不错的选择，虽然使用的是Java，但是团队我见过，都是做金融IT出身的，基本上都有7、8年以上经验，底层功底非常扎实，做事情都很靠谱。现在他们也在考虑把SDK扩展到Python这边。

4. 国内的行情和交易接口，使用的是自己的协议（比如CTP接口使用的是FTD协议），而不是国际上广泛使用的FIX协议，并且都不开源。如果需要连接行情，还需要考虑将接口SDK为python封装一下。（修改：评论中有人提到很多券商也开放了FIX接口，不过似乎是在内网使用）

5. 有人谈到数据库了，这里我也说一下，对于高频tick级别的数据，其量级可以达到每天TB级别，普通的关系数据库是扛不住的。如果试图使用传统的关系数据库，比如Oracle之类的可以省省了。对付这种级别的数据，采用文件系统+内存索引会更好。不过这种场景，一般也就是机构里面能碰到了，个t可以不用考虑。

1. 如果还需要Deep Learning方面的东西的话，可以考虑Theano或者Keras。这两个东西可能会用在分析新闻数据方面。不过不是很推荐使用这类方法去做量化模型，因为计算量实在是太大，成本很高。

2. 交易框架方面，除了vn.py，还推荐PyAlgoTrade框架，芹拦github上可以搜到。私以为这个框架比vn.py牛逼太多了，毕竟是一个在金融IT领域混迹近20年的老妖的作品，架构设计不是一般的优秀。

3. 国内的话，ricequant是个不错的选择，虽然使用的是Java，但是团队我见过，都是做金融IT出身的，基本上都有7、8年以上经验，底层功底非常扎实，做事情都很靠谱。现在他们也在考虑把SDK扩展到Python这边。

4. 国内的行情和交易接口，使用的是自己的协议（比如CTP接口使用的是FTD协议），而不是国际上广泛使用的FIX协议，并且都不开源。如果需要连接行情，还需要考虑将接口SDK为python封装一下。（修改：评论中有人提到很多券商也开放了FIX接口，不过似嫌者胡乎是在内网使用）

5. 有人谈到数据库了，这里我也说一下，对于高频tick级别的数据，其量级可以达到每天TB级别，普通的关系数据库是扛不住的。如果试图使用传统的关系数据库，比如Oracle之类的可以省省了。对付这种级别的数据，采用文件系统+内存索引嫌码会更好。不过这种场景，一般也就是机构里面能碰到了，个t可以不用考虑。

你好,很高兴清简为你解答: 1、需求高 2、还有:Python, Java, Matlab, R, Q和某些公司内部自陪薯有语言(如高盛的自有语言)但答乱裤是我不希望敷衍了事,如果回答就.

宽客在线认为想在市场上赚钱，必须同时具备两样能力：

研究：做出正确的能够获利的决策，也就是寻找Alpha的能力

交易：基于研究的结果和交易信号，执行相应的下单风控等操作，也就是将Alpha落实到你账户盈利上的能力

研究方面

python编程能力：

python基础编程，必须掌握，不仅仅是会语法，还有各种语言细节的坑（当然比C++少很多）。对于常年使用茄搭R MATLAB SAS的研究人员来讲，python有很多更偏向程序员的表达方式，需要转换下思维适应。

pandas：原AQR资本的员工写的一个库，专门用来处理panel data这种数据结构的，几乎是处理金融时间序列的标配了。

scipy， numpy：科学计算的库，类似于一个小型matlab或者octave

statodels : 看名字就知道，统计分析的包。

scikit-learn: 这个包是做python做机器学习的库，地位很高。

matplotlib : python的作图库。如果你喜欢R的ggplot， 现在也有python的版本，貌似还不成熟。

从研究的整体方向上来介绍下：

获取数据：可以选择使用TuShare、通联、万得等数据工具下载数据，并将原始的数据格式转化为你自己想用的数据格式（可以用Python脚本实现），以保存到数据库中

存储数据：几乎绝大部分常用的数据库都提供了Python接口，SQL/NoSQL/HDF5等等多种，最常用的应该是MySql和MongoDB，有兴趣学Q的也可以直接去用KDB+，数据库具体会应用的方向包括保存数据、读取数据、数据补全机制、数据变频（TICK变K线等）

数据回测：将数据读取到内存中后（以numpy数组或者pandas序列的形式），进行策略的回测，并对回测结果进行研究（matplotlib绘图），或者对参数进行优化（scipy等）

建模相关：对数据进行一些统计学检验（statodel）以及机器学习建模（scikit-learn）

集成开发环境：在有针对性的IDE中实现以上步骤会更加简便快捷（ipython/spyder）

交易方面

主要分为两块：

执行交易：对于绝大部分量化策略，都在一定程度上需要自动/半自动的下单功能。

CTA策略突破入场（秒级延时）

期权做市实时挂撤单（毫秒级延时）

股指期货高频（微秒级延时）

分级基金套利（批量自动下单，延时没有以上几种重要）

Alpha套利（篮子交易，一般要使用vwap等算法）

策略风控：同样一般需要自动或者半自动的风控功能.

期权组合的希腊值风险实时监控对冲

分级基金套利的beta净敞口、行业暴露等实时监控棚纳枯对冲

Alpha套利策略的因子监控

具体需要掌握的知识：

模拟实盘交易的策略回测：将策略重新编写为可以基于数据回放（逐TICK/逐K线）的模式进行回测的程序，模拟实际交易情况，杜绝未来函数的可能性，实盘交易中使用完全相同的程序进行交易，保证实盘和回测的一致性。这块通常需要专门的框架或者程序，比如通联的优矿、掘金、vn.py框架中的vn.strategy等。

实盘交易接口：将想要下的单子通过交易接口发送到经纪商柜台，目前可以实盘直接使用的应该包括掘金（期货）、vn.py中的vn.lts（证券、期权）和vn.ctp（期货）。如果要使用其他的柜台需要自己封装，如恒生、金证等。

其他语言拓展：作为最有名的胶水语言之一，Python的拓展功能不用绝对是浪费。针对计算瓶颈可以使用cython拓展，针对API可以用boost.python和swig进行封装，调用matlab直接运行其中提供的特定算法，使用COM接口调用Excel自动生成每日交易记录和报表……

GUI程序的开发：相当数量的量化交易依旧需要交易员进行实时监控，除了在cmd中不断print一些数据外，更合理的方案是开发自己需要的GUI界面，重点推荐PyQt，比在C++中用Qt开发要来的快捷很多，底层运行的也是C++的代码，速度完全不用担心。一些有特别需求的人也可以考虑开发在浏览器中显示的界面，比如经常想用手机远程监控。

个人的Python知识体系：

研究方面

期权目前国内的历史数据较少，所以整体上用万得的API就足以满足需求，做CTA策略研究会从MC导出csv格式的数据再读取到Python中，目前在研究通联的接口，原因无他：方便和性价比。

数据储存主要用MongoDB，主链洞要原因同样是方便，既可以用来存历史的行情数据（Tick，K线），也可以存交易系统的日志，甚至用来保存交易系统参数设置等等，存取数据如同使用Python字典一样方便（MySql试过用不惯）。

数据回测，比较粗的回测一般就直接在Spyder里随手写测试脚本：读取原始数据，用矩阵的形式计算一些变量（技术指标、希腊值），然后用循环逐行跑回测，结果出来后用matplotlib绘图很方便。比较精细的回测会基于vn.py中模拟实盘交易的回测框架，在速度上会慢些，但是可以基本杜绝未来函数。

建模相关：这块不是本人的主攻领域，偶尔有需求拿SciPy边看文档边写。

集成开发环境：交互式开发写策略回测一般用Spyder，开发大型程序的时候用WingIDE（朋友友情支持的正版，不得不说非常给力），智能提示、自动完成可以大幅提高开发效率。

交易接口：就是答主自己开发的vn.py框架了，期货方面是CTP接口，股票和期权方面是华宝的LTS接口，熟知大部分底层开发细节（为了封装接口，没办法）。然后针对不同的交易类型、交易策略，针对性的开发一些Python函数和算法，在其中实现特殊的简化下单功能（这些上层功能没放到框架中）。

Python语言拓展：必须掌握的是cython，提升python计算性能的神器；另外为了封装API用的boost.python，和swig比起来的主要好处是封装完全使用C++语言，同时答主也没有在java/perl中调用封装模块的需求。

GUI开发：PyQt，功能强大，文档也比较全；高性能的实时绘图：pyqtgraph，一些风控分析的图表可以用matplotlib（嵌入到PyQt中），生成的图表质量更高。

MySQL怎么用命令行创建一个数据库

你这个题目是有问题的，数据库文件的位置不是在创建具体某个数据库的时候指定的，那样的话软件陆如怎么进行管理？你安装mysql的时候选的数据库文件存放位置在哪里，创建的时候就会存在哪里悄悉，即使你把一个数据库文件复制到别的电脑里，也必须放在程序确定的位置，不早运启能随意放在D盘或者E盘。

cmd

cd进入mysql的bin目录

mysql -u root -p

输入root的密码

进入后建立数据库

mysql>show database newdb

MySQL云激腔蚂弊数据库创建、配置与使用教程，明物衫五秒钟创建属于自己的mysql云数据库，申请

你这是查看数据库 搞笑呢？

给你举个例子

use master

if exists(select* from sysdatabases where name=’MyATM’)

drop database MyATM

go

create database MyATM

on primary

(

name=’MyATM_data’,

filename=’D:\\MyATM_data.mdf’,

size=10MB,

maxsize=100MB,

filegrowth=10%

)

log on

(

name=’MyATM_log’,

filename=’D:\\MyATM_log.ldf’,

size=10MB,

filegrowth=1

)

go

客户信息表

use MyATM

if exists(select *from sysobjects where name=’UserInfo’)

drop table UserInfo

go

create table UserInfo

(

customerID int identity(1,1) constraint pk_customerID primary key(customerID) not null,

customerName nvarchar(20) not null,

PID nvarchar(18) constraint ck_PID check(len(PID)=15 or len(PID)=18) not null,

telephone nvarchar(20) constraint ck_telephone check(telephone like ‘-‘or telephone like ‘-‘) not null,

address nvarchar(20) null

)

q打开 kdb数据库的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于q打开 kdb数据库,轻松掌握，简单了解：如何打开KDB数据库？,Quant 应该学习哪些 Python 知识,MySQL怎么用命令行创建一个数据库的信息别忘了在本站进行查找喔。