TDengine 是一个时序数据库，压缩了浮点数存储，能占用更小的空间。

https://github.com/taosdata/TDengine 最新版虽然 windows 下编译完好，但是运行不起来，说是添加了企业版功能。只能编译安装 3.1 以下的版本 3.0.7.1。

不想用 docker 版本，直接编译个 windows 版简单使用一下。另外 windows 下的客户端访问库 TDengine-client-3.0.7.1-Windows-x64.exe，需要下载安装，只安装 taospy 是访问不了的。 而且客户端的版本必须得跟服务器端版本一一致。

python

pip install taospy

import taos

def test_connection():
    # all parameters are optional.
    # if database is specified,
    # then it must exist.
    conn = taos.connect(host="localhost",
                        port=6030,
                        user="root",
                        password="taosdata",
                        database="log")
    print('client info:', conn.client_info)
    print('server info:', conn.server_info)
    conn.close()

if __name__ == "__main__":
    test_connection()

存储 OHLCV 数据

TDengine 有超级表的概念，如果存储股票数据，相当于每一个股票代码一个子表。

// 股票数据超级表
CREATE STABLE stock_ohlcv(ts TIMESTAMP, Open FLOAT, High FLOAT, Low FLOAT, Close FLOAT, Volume FLOAT) TAGS (symbol VARCHAR(32), groupId int, period int);

// 期货数据超级表
CREATE STABLE future_ohlcv(ts TIMESTAMP, Open FLOAT, High FLOAT, Low FLOAT, Close FLOAT, Volume FLOAT, open_oi FLOAT, close_oi FLOAT) TAGS (symbol VARCHAR(32), groupId int, period int);

创建子表

那 601398 为例，那么子表名位 t_1_1_601398，模式为 t_groupId_period_symbolcode

• 1 上证
• 2 深证

CREATE TABLE t_1_1_601398 USING stock_ohlcv TAGS ("601398", 1, 1);

理论上只需要存储 1 分钟 K 线数据就可以了，不同周期的数据通过程序转化即可。但是像期货这种带夜盘的，不那么好转换，需要判断的逻辑太多。还是把各个周期都存储一下。