多品种金融数据高效导入丨DolphinDB 希施玛历史数据自动化导入模块介绍

希施玛数据的原始历史数据包含多层次市场结构与高频时序特征，因此在标准化入库过程中，需要完成库表分区设计、数据处理转换和分布式存储等多个环节。针对希施玛数据的上述特征，DolphinDB 提供了高效数据导入解决方案 —— CsmarData 模块。CsmarData 通过结构化数据处理流水线，实现了多品种金融数据的高效导入。该导入方案采用模块化设计，能够有效存储复杂的金融数据，并为量化投研提供高质量的基础数据支持。本文将详细介绍 CsmarData 模块的实现过程及最佳实践。

目前该模块已覆盖以下几类核心数据源：

• 股票：Level-2快照行情、逐笔委托、逐笔成交
• 期货期权：分笔数据、套利深度行情、分价成交量行情、委托统计行情、委托队列和静态数据

1. 历史数据文件结构

在使用本教程功能模块时，需要用户自行将希施玛数据解压，并确保在主目录下包含以日期命名的日期目录，每个日期目录下包含各个市场所有数据源该日期的 csv 文件。

|—— level2

|      |—— 20211201

|      |      |—— DCEL2
|      |      |      |—— CMF
|      |      |      |      |—— ArbiQuotation
|      |      |      |      |      |—— xxx.csv
|      |      |      |      |      |—— ...
|      |      |      |      |—— MarchpriceQty
|      |      |      |      |      |—— xxx.csv
|      |      |      |      |      |—— ...
|      |      |      |      |—— OrderStatistic
|      |      |      |      |—— TAQ
|      |      |      |—— CMO
|      |      |      |      |—— ArbiQuotation
|      |      |      |      |      |—— xxx.csv
|      |      |      |      |      |—— ...
|      |      |—— CZCEL2
|      |      |—— CFFEXL2
|      |      |—— GFEXL2
|      |      |—— INEL2
|      |      |—— SHFEL2
|      |      |—— SSEL2
|      |      |      |—— STOCK
|      |      |—— SZSEL2

|      |—— 20211202

|      |      |—— DCEL2
|      |      |      |—— CMF
|      |      |      |      |—— ArbiQuotation
|      |      |      |      |      |—— xxx.csv
|      |      |      |      |      |—— ...
|      |      |      |      |—— MarchpriceQty
|      |      |      |      |      |—— xxx.csv
|      |      |      |      |      |—— ...
|      |      |      |      |—— OrderStatistic
|      |      |      |      |—— TAQ
|      |      |      |—— CMO
|      |      |      |      |—— ArbiQuotation
|      |      |      |      |      |—— xxx.csv
|      |      |      |      |      |—— ...
|      |      |—— CZCEL2
|      |      |—— CFFEXL2
|      |      |—— GFEXL2
|      |      |—— INEL2
|      |      |—— SHFEL2
|      |      |—— SSEL2
|      |      |—— SZSEL2

注意：以上目录结构为希施玛原始文件目录结构，导入数据的代码根据以上的目录结构开发，用户需确保解压后的目录结构保持一致。

各市场列表如下：

表1-1 市场代码一览表

2. 模块介绍

CsmarData 模块主要包含数据表结构、数据库和分区表创建和数据导入三部分。

2.1 支持的数据源信息

目前该模块支持的数据源及数据市场信息如下所示：

• 股票

表 2-1 股票数据支持的数据源和市场

• 期货期权

表 2-2 期货期权数据支持的数据源和市场

2.2 数据表结构

tbSchema 文件夹下的模块是根据本文第二章节中的合并规则整理的数据结构。该文件夹下有子文件夹 csvSchema 和 dfsSchema 。

• csvSchema 目录下的文件用于指定 DolphinDB 读取 csv 文件时的数据格式
• dfsSchema 目录下的文件用于指定数据存入数据库的数据格式

每个子文件夹下进一步分为 stock 和 futures 子目录，分别存放股票和期货期权的数据结构。

2.3 数据库和分区表创建

数据库和分区表创建包括两个模块文件：CreateDB.dos 和 CreateTB.dos。

• CreateDB.dos 用于创建存储希施玛数据的数据库
• CreateTB.dos 用于创建存储希施玛数据的分布式表。具体表结构可参看6.3章节。

基于客户的实践经验，确定了如下的分区方案：

• 股票

表 2-3 股票数据分区方案

• 期货期权

表 2-4 期货期权数据分区方案

2.4 去重方案

• 为避免重复提交任务或重复导入数据，每次导入前，应将库内已有的对应日期的数据删除
• 为避免当天数据中存在重复，将当天市场数据读入内存，使用 isDuplicated([...], LAST) 函数进行去重后再导入数据库

表 2-5 股票数据去重方案

2.5 数据导入

数据导入部分包含 loadOneDayData 文件夹和 LoadCsmarData.dos，作用如下：

• loadOneDayData 包含了两个子目录 stock 和 futures, 分别存放导入一天希施玛的股票数据和期货期权数据导入脚本。其中股票数据包含沪深快照数据、逐笔委托和逐笔成交数据；期货期权数据包括分笔数据、套利深度行情、委托统计行情、分价成交量行情、委托队列和静态数据。
• LoadCsmarData.dos 用于导入指定目录下的所有希施玛数据，是对前面所有模块的整合。在应用层面，用户只需要了解该模块中的主要函数即可。

autoLoadCsmarStockData

语法

autoLoadCsmarStockData(fileDir, dataSource, dbName="dfs://Csmar_Level2",
                        tableName=NULL, market="ALL", startDate=NULL, 
                        endDate=NULL, parallel=1, initialDB=false, 
						initialTB=false,isDataDuplicated=true)

参数

• fileDir 指定的存放数据的路径，该目录下的第一级子目录必须是形如 “20221201” 的日期。
• dataSource 数据源，只能 "Snapshot", "Entrust", "Trade" 三选一。
• dbName 数据库名称，默认 "dfs://Csmar_Level2"。
• tableName 分布式表名称，如果用户没有额外指定表名，则默认表名 "snapshot", "entrust", "trade"。
• market 交易所，目前只能 "ALL", "SZSE", "SSE" 三选一。当 market="ALL" 时，会将沪深的数据全部导入一张名为 tableName 的分布式表；否则，会以分开存储的形式创建名为 tableName+market 的一张分布表（比如 "snapshotSZSE"）并只导入 market 一个交易所的数据。
• startDate 字符串，导入数据的起始日期，比如 “20220101”(包括这一天)。若 startDate=NULL，则对起始日期不做判断。
• endDate 字符串，导入数据的结束日期，比如 “20221231”(包括这一天)。若 endDate=NULL，则对结束日期不做判断。
• parallel 并行度，控制后台提交的任务数目。
• initialDB 一个布尔值，是否需要初始化数据库。如果已经存在名为 dbName 的数据库，当 initialDB=true 时，会删除原来的数据库并重新创建；否则会保留原来的数据库并输出 "[dbName] 数据库已经存在" 的提示。
• initialTB 一个布尔值，是否需要初始化分布式表。如果在 dbName 数据库下已经存在名为 tbName 的表，当 initialTB=true 时，会删除原来的表并重新创建；否则会保留原来的表并输出 "数据库 [dbName] 已经存在表 [tbName]" 的提示。

详情

将 fileDir 路径下从 startDate 到 endDate 日期的股票 dataSource 数据导入 dbName 数据库中的 tableName 表里

autoLoadCsmarFuturesData

语法

autoLoadCsmarFuturesData(fileDir, dataSource, dbName=NULL, tbName=NULL, 
                         markets="ALL", startDate=NULL, endDate=NULL, parallel=1, 
                         initialDB=false, initialTB=false)

参数

• fileDir 指定的存放数据的路径，该目录下的第一级子目录必须是形如 “20221201” 的日期。
• dataSource 数据源，目前支持"TAQ"(十档行情), "Arbi"(套利深度行情), "MarchpriceQty"(分价成交量行情), "OrderStatistic"(委托统计行情), "OrderQueue"(委托队列),"BasicInfo"(静态数据)。
• dbName 数据库名称，默认"dfs://Csmar_Futures_" + dataSource，导入十档行情数据时，如果不指定数据库名，那么默认数据库名为 "dfs://Csmar_Futures_TAQ" 。
• tbName 分布式表名称，如果用户没有额外指定表名，则默认表名 为dataSource数据源名称，导入十档行情数据时，如果不指定数据表名，那么默认的表名为："TAQ" 。
• markets 交易所，不通的数据源支持的市场不同（见文档开头的表格）。当market指定时，只导入指定的市场的数据导名为tableName的表中；当 market="ALL" 时，会将该数据源支持的市场全部导入一张名为 tableName 的分布式表。例如导入十档行情数据时，指定 market = [“CZCE“,”DCE”,”INE”]，那么只导入以上三个交易所的十档行情数据。
• startDate 字符串，导入数据的起始日期，比如 “20220101”(包括这一天)。若 startDate=NULL，则对起始日期不做判断。
• endDate 字符串，导入数据的结束日期，比如 “20221231”(包括这一天)。若 endDate=NULL，则对结束日期不做判断。
• parallel 并行度，控制后台提交的任务数目。
• initialDB 一个布尔值，是否需要初始化数据库。如果已经存在名为 dbName 的数据库，当 initialDB=true 时，会删除原来的数据库并重新创建；否则会保留原来的数据库并输出 "[dbName] 数据库已经存在" 的提示。
• initialTB 一个布尔值，是否需要初始化分布式表。如果在 dbName 数据库下已经存在名为 tbName 的表，当 initialTB=true 时，会删除原来的表并重新创建；否则会保留原来的表并输出 "数据库 [dbName] 已经存在表 [tbName]" 的提示。

详情

将 fileDir 路径下从 startDate 到 endDate 日期的期货期权 dataSource 数据导入 dbName 数据库中的 tableName 表里，默认期货期权数据合并。

getJobStatus

语法

getJobStatus(jobid)

参数

jobid 后台任务描述

详情

查询后台任务中任务描述为 jobid 的任务状态

getJobDetails

语法

getJobDetails(jobid)

参数

jobid 后台任务描述

详情

输出后台任务中任务描述为 jobid 的中间信息

3. 使用示例

为了易于读者使用，本部分给出了CsmarData模块的使用示例。

• 第一步：用户按照第 1 章文件结构中的要求解压并准备好数据。文件结构如下图：

图 3-1 数据目录结构示例

• 第二步：将模块同步到 DolphinDB 的 sever/modules 的目录下。

图 3-2 模块上传示例

• 第三步：载入模块和导入数据方法如下：

股票数据

use DolphinDBModules::CsmarData::LoadCsmarData

// 登录账户
login("admin", "123456")

// 设置文件目录
fileDir = "/hdd/hdd2/data/xsm/csmar/"

/** 沪深合并*/
// 导入快照数据，单线程
jobid1 = autoLoadCsmarStockData(fileDir=fileDir, dataSource="Snapshot", parallel=1)
getJobStatus(jobid1)   // 查看任务状态

// 导入逐笔委托，3 并发
jobid2 = autoLoadCsmarStockData(fileDir=fileDir, dataSource="Entrust", parallel=3)
getJobStatus(jobid2)   // 查看任务状态

// 导入逐笔成交，3 并发
jobid3 = autoLoadCsmarStockData(fileDir=fileDir, dataSource="Trade", parallel=3)
getJobStatus(jobid3)   // 查看任务状态

期货期权数据

use DolphinDBModules::CsmarData::LoadCsmarData

// 登录账户
login("admin", "123456")

// 设置文件目录
fileDir = "/hdd/hdd2/data/xsm/csmar/"

/**多市场合并 */
// 导入十档行情 数据，郑商所、大商所、上期能源 5并行
jobid4 = autoLoadCsmarFuturesData(fileDir=fileDir, dataSource="TAQ", markets = ["CZCE","DCE","INE"], parallel=5)
getJobStatus(jobid4) 

// 导入套利深度行情 数据，支持的所有市场 单线程
jobid5 = autoLoadCsmarFuturesData(fileDir=fileDir, dataSource="Arbi", markets = "ALL", parallel=1)
getJobStatus(jobid5) 

// 导入分价成交量行情 数据，支持的所有市场 单线程
jobid6 = autoLoadCsmarFuturesData(fileDir=fileDir, dataSource="MarchpriceQty", markets = "ALL", parallel=1)
getJobStatus(jobid6) 

// 导入委托统计行情 数据，支持的所有市场 单线程
jobid7 = autoLoadCsmarFuturesData(fileDir=fileDir, dataSource="OrderStatistic", markets = "ALL", parallel=1)
getJobStatus(jobid7) 

// 导入 委托队列 数据，支持的所有市场 单线程
jobid8 = autoLoadCsmarFuturesData(fileDir=fileDir, dataSource="OrderQueue", markets = "ALL", parallel=1)
getJobStatus(jobid8) 

// 导入 委托队列 数据，支持的所有市场 单线程
jobid9 = autoLoadCsmarFuturesData(fileDir=fileDir, dataSource="BasicInfo", markets = "ALL", parallel=1)
getJobStatus(jobid9) 

4. 注意事项

数据文件路径 fileDir 的设置

在模块中数据文件查找的方法如下：

• 从 fileDir 目录下递归查找所有由 8 位数字组成的文件夹（即形如 “20250221” 的日期）。
• 再将找到的所有日期和 startDate、endDate 进行字符串比较，从而筛选出符合要求的导入数据日期。
• 最后在每个日期文件夹下，递归查找所有以 csv 结尾的文件，从而获取该日期下的所有 csv 文件的绝对路径。

因为第一步是查找所有 8 位数字组成的文件夹，所以 autoLoadCsmarStockData 和 autoLoadCsmarfuturesData函数的 fileDir 的路径下必须有一层目录是以形如 “20250221” 的日期命名。

所以如果用户想要导入一天的数据，需要通过 startDate、endDate 参数控制导入日期，而不是通过 fileDir 参数。

数据源与市场字段的设置

导入数据时，模块会按照数据源名称和市场名称查找对应目录中的数据文件，所以数据源名称和市场需要填写正确。例如，期货期权分笔数据支持的市场为：CZCE、DCE、INE、CFFEX、SHFE和GFEX，如果填写markets =”ALL”，相当于 markets = [“CZCE”,”DCE”,”INE”,”CFFEX”,”SHFE”,”GFEX”] ，若用户只有其中几个市场的数据，请具体填写，如： markets = [“CZCE”,”CFFEX”,”GFEX”]。

5. 性能测试

本数据导入模块（CsmarData）专为处理Level-2高频数据设计，为确保用户对系统资源占用的可预期性，本研究通过相关能测试对模块运行效能进行量化评估。测试结果表明，在常规硬件配置环境下，数据导入过程中该模块内存占用率比较理想。针对不同应用场景下的性能优化需求，我们提了相关性能优化建议，用户可根据实际业务需求选择适配的调优方案以实现系统效能的阶梯式提升。

5.1 测试环境

表 5-1 测试环境软硬件信息

5.2 性能结果

股票

表 5-2 沪深数据合并存储的导入性能

期货-期权

表 5-3 TAQ 与 OrderStatistic 数据源多市场合并导入性能

5.3 吞吐量提升建议

如需提高数据导入的吞吐量，可参考以下优化策略：

（1）通过设置参数 parallel，增加后台导入任务的数据，提高导入的并行度。注意环境内存资源的使用。

（2）使用读写性能更好的硬盘。希施玛数据为一个标的一个csv文件，需要循环读取很多文件，所以性能瓶颈往往是磁盘，内存占用并不大。

（3）数据分盘存储，同时从多个盘读取数据导入，提升吞吐量。

6. 总结

DolphinDB CsmarData 模块通过结构化流水线与分布式存储技术的深度整合，为希施玛多层级高频数据提供了标准化、高性能的入库解决方案。本模块针对股票、期货期权等核心金融品种，设计兼容多市场、多数据源的统一存储模型，结合时间-证券代码双重维度分区策略，有效支撑了百亿级高频历史数据的高效存取。性能测试表明，在常规硬件环境下模块单日数据处理吞吐量尚可，且内存占用率稳定可控，充分验证了其在量化投研场景下的工程实用性。

7. 附录

7.1 模块代码

CsmarData 模块：CsmarData.zip

7.2 异常处理

对于导入过程中可能出现的问题，会在日志中输出对应的报错提示信息。

表 7-1 常见异常信息

7.3 行情数据存储模型设计

希施玛各类历史数据文件在不同时间段可能存在表结构的变化。因此，要把这些不同时间段的同一类数据导入到 DolphinDB 同一张表中，需要考虑到所有变化，并设计出兼容所有数据的库表结构。本部分详细介绍希施玛原始数据文件与 DolphinDB 数据库表的映射关系。

股票数据

以下列出了希施玛数据中股票逐笔委托、行情快照、逐笔成交表的详细字段名、字段类型和字段含义。

Level-2 快照数据

• 深交所数据（41列）

表 7-2 深交所快照数据字段信息

• 上交所数据（51列）

表 7-3 上交所快照数据字段信息

• 沪深合并（63列）

表 7-4 沪深合并快照数据字段信息

逐笔委托数据

• 深交所（13列）

表 7-5 深交所逐笔委托数据字段信息

• 上交所（15列）

表 7-6 上交所逐笔委托数据字段信息

• 沪深合并（17列）

表 7-7 沪深合并逐笔委托数据字段信息

逐笔成交数据

• 深交所（14列）

表 7-8 深交所逐笔成交数据字段信息

• 上交所（15列）

表 7-9 上交所逐笔成交数据字段信息

• 沪深合并（20列）

表 7-10 沪深合并逐笔成交数据字段信息

期货期权

以下列出了希施玛数据中期货期权分笔数据、套利深度行情、分价成交量行情、委托统计行情、委托队列、静态数据表的详细字段名、字段类型和字段含义。

期货期权-分笔数据

注意：目前仅支持多市场分笔数据合并存储，期货期权合并存储。下表为多市场合并存储的字段信息。

表 7-12 期货期权分笔数据字段信息

期货-套利深度行情

注意：目前只支持多市场数据合并存储，下表为多市场合并存储的字段信息。

表 7-13 期货套利深度行情数据字段信息

期货期权-分价成交量行情

注意：目前仅支持多市场数据合并存储，期货期权合并存储。下表为多市场合并存储的字段信息。

表 7-14 期货期权分价成交量行情字段信息

期货期权-委托统计行情

注意：目前仅支持多市场数据合并存储，期货期权合并存储。下表为多市场合并存储的字段信息。

表 7-15 期货期权委托统计行情字段信息

期货期权-委托队列

注意：目前仅支持期货期权合并存储。

表 7-16 期货期权委托队列字段信息

期货期权-静态数据

注意：目前仅支持期货期权合并存储。

表 7-17 期货期权静态数据字段信息