清晨六点半，鹏城科技园附近的老旧小区里，林晨已经坐在电脑前两个小时了。
窗外天色渐亮，远处科技园玻璃幕墙反射出初升阳光的金色。屋内只有键盘敲击声和机箱风扇的低鸣。屏幕上，量化投资系统的监控面板正平稳运行，但林晨的目光却锁定在日志区不断滚动的一条警告信息上：
“数据查询延迟超过200ms，建议优化存储结构”。
这是系统运行一周以来，第一次出现性能警告。
林晨端起已经凉掉的半杯咖啡，盯着那条警告看了很久。他知道问题出在哪里——系统架构升级了，前端后端都现代化了，但数据存储这一块，还停留在“能用就行”的阶段。
目前系统用的还是最简单的SQLite数据库，所有交易记录、市场数据、指标计算结果都塞在同一个文件里。当数据量小的时候没问题，但现在系统同时监控着A股三十多只股票、基金、黄金ETF，每秒钟要处理上百条实时行情，每天生成的交易日志和指标数据已经超过十万条。
“该给系统搭个像样的数据库架构了”。林晨自言自语道，声音在安静的房间里显得格外清晰。
他打开一个新的思维导图文档，在中央写下“量化系统数据库设计”。然后开始拆解需求。
第一类是结构化数据：交易记录、账户资产变化、用户配置参数。这些数据需要严格的事务支持，要保证每一笔交易记录都准确无误，不能丢失。这类数据最适合用传统的关系型数据库。
MySQL。林晨在思维导图上写下这个选项。开源、稳定、社区成熟，他在之前的跨境电商项目里用过很多次，熟悉得像老朋友。
第二类是时序数据：股价、成交量、技术指标值。这些数据的特点是时间戳是天然的主键，数据量巨大，写入频繁，查询模式固定——基本都是按时间范围查询。用传统关系型数据库存储这类数据，就像用货柜车运快递，能运但效率太低。
InfluxDB。林晨写下第二个选项。专门为时间序列数据设计的数据库，写入速度快，压缩效率高，针对时间范围查询做了深度优化。这是他自学AI时接触到的技术，当时用InfluxDB存储神经网络训练过程中的损失函数变化曲线，效果很好。
第三类是缓存数据：实时行情、临时计算结果、会话状态。这些数据需要极快的读写速度，但可以容忍偶尔丢失，因为源头数据还在。
Redis。第三个选项出现在思维
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