客户说｜长桥科技引入阿里云ClickHouse重构行情分析业务，性能提升10倍

ClickHouseInc 2025-01-08

本文字数：4774；估计阅读时间：12分钟
作者：刘文权&阿里云CK
来源：阿里云瑶池数据库

客户介绍

Longbridge Whale 长桥科技（后简称“长桥”）成立于2019年3月，是来自新加坡的新一代社交型互联网券商。公司致力于透过社交媒体和尖端金融科技为投资者提供新一代互联网证券服务，以及安全、稳定、丰富、高效的全球投资体验，帮助用户连接完整的资产“发现”、“认知”及“交易”环节，并为香港金融科技行业带来革新的技术理念。作为领先的金融科技公司，长桥科技为投资者提供一站式港美股、新加坡股等全球市场投资服务，并支持含股票、美股期权、场内衍生工具、ETF、REITs、基金等在内超32,000种可交易金融产品，为投资者带来丰富、高效的全球投资机遇。

业务挑战

长桥的行情业务通过APP、Web、桌面端和OpenAPI接入，为用户提供全球市场的极速稳定行情服务。多区域的实时行情链路确保了快速的数据传输，但多市场和多品种的数据带来了历史数据存储和清洗的挑战。为及时准确地展示行情数据，对底层数据库提出了以下要求：

支持大量数据的快速写入和同步：各市场行情成交数据、计算后的 K 线数据，需要能在短时间（1s ）内完成高达百万标的数据写入，以保证推送数据和查询数据的一致性。
简单快速的批量查询：行情业务主要需要对历史数据进行批量查询和分析，并进行简单的聚合分析来计算关键指标，要求查询实时性达到ms级。因此，底层数据库必须支持多种聚合函数，并能在ms级时间内返回聚合查询结果。
支持计算函数和Decimal类型：由于不同股票交易市场对数据精度的要求不同，数据库需支持原生的Decimal类型以适应数据存储。此外，由于证券交易属于时序数据，还需提供丰富的时间函数支持。

早期技术架构痛点

在早期，长桥为了满足不同阶段的业务需求和市场数据，引入了文件存储、PostgreSQL、Redis、DynamoDB等多种存储产品。随着业务扩展，用户对历史数据的需求增加，原有存储模型的问题逐渐显现，包括性能差、成本高和通用性差等，促使长桥对行情业务进行了重构。

3.1 原有存储模型

最初，长桥在香港、中国A股和新加坡市场的数据存储上使用PostgreSQL。然而，随着美股和期权业务的发展，PostgreSQL的并发写入性能不足的问题显现。为应对美股和期权数据的高读写需求，长桥分别引入了Redis和DynamoDB数据库。虽然Redis提升了性能，但为了降低成本压力选择仅存储日内行情数据，又带来了美股数据定期转储的问题，增加了业务复杂性。

最终形成了下图所示的由PostgreSQL、Redis和DynamoDB构成的复杂行情交易存储架构：使用PostgreSQL进行历史行情数据存储、 Redis进行实时行情数据存储、 DynamoDB承载高 IO 的读写场景，主要是大量的数据写入场景。在这个架构下，不同股票市场的数据写入不同的数据库，由于各市场的数据特性和质量要求不同，每个市场和存储模型都需单独清洗，导致运维和开发成本极高。

3.2 存在问题

随着业务发展、接入更多国际市场和夜盘交易数据的需求增加，终端用户也需要更早的行情数据进行策略分析，使得原系统的性能、成本、扩展性及运维负担问题更加明显：

Redis存储成本高，数据模型不通用，数据清洗和修复需定制工具，且查询分析能力弱。
PostgreSQL写入性能差，无法支持美股和期权数据的写入，其他市场数据清洗后写入时，也会导致CPU负载升高、查询变慢。
ETL操作复杂度大，各市场的数据清洗、分析和存储模型差异扩大，需要独立开发和适配。

为优化存储系统的效率和通用性，长桥决定对存储系统架构进行重构。

3.3 新架构选型对比

决定进行架构重构后，考虑到行情业务本身的时序特征和对性能的要求，以及存量业务迁移到新架构的改造工作量，长桥对市面上几款常见的时序数据库进行了调研，包括ClickHouse、TimeScaleDB、TDengine，并从功能支持、性能、成本三个方面对三款数据库进行了比较，如下表所示。

从图中可以看出，相比TimescaleDB和TDengine，ClickHouse不仅满足证券分析的功能需求，支持150+种聚合函数和时间窗口的原生Decimal类型，还支持按PostgreSQL建表，这意味着长桥可以直接将原有存储在PostgreSQL、S3或OSS上的数据迁移到ClickHouse，实现历史业务数据的统一整合。

除了功能支持和迁移兼容性，ClickHouse在性能上，尤其在批量写入方面，有显著优势，可以轻松应对长桥美股每秒百万标的交易数据写入压力。其列式存储提供5+倍的高压缩率，适合存储重复率高的A股低频交易K线数据。由于其高效的数据处理和云原生运维便利，长桥选择阿里云ClickHouse进行架构重构。

3.4 ClickHouse的性能验证

在正式做技术栈切换前，长桥利用A股13年的数据对ClickHouse的批量写入性能进行了测试，测试使用的实例规格是 4C16G 的单节点实例，考虑到不同的交易场景下，标的活跃度不同，长桥分别针对按单标写入的场景和批量写入的场景进行了测试，测试均采用先向数据库内插入11亿条数，后将50万条数据分十次批量写入并测试数据库的写入平均耗时，可以看到整体的平均耗时均在7秒左右，效果提升显著，明显优于PostgreSQL。从验证测试结果来看，阿里云ClickHouse完全能够支撑长桥行情业务，满足美股和期权数据写入性能要求和时效要求。

架构升级到阿里云ClickHouse

经过批量写入的验证后，长桥决定对原有的架构进行重构与升级，使用ClickHouse替代DynamoDB、PostgreSQL、Redis+定时任务的业务模式，实现各市场数据的统一存储。

4.1 数据迁移

在数据迁移的过程中，长桥使用ClickHouse的OSS外表能力实现了对DynamoDB中存储的历史数据的迁移，使用阿里云瑶池旗下的数据传输服务DTS(Data Transmission Service)实现了从PostgreSQL到ClickHouse的数据迁移，并利用DTS内置的多表合并等能力，在同步过程中直接完成了部分业务改造，整体使用下来DTS迁移性能优秀、链路稳定，迁移后经校验数据完全一致，很好的保障了业务的迁移及数据同步：

▶︎ 无需业务改造：DTS通过创建全量+增量同步链路，将阿里云PolarDB MySQL作为中转，实现了数据从AWS Aurora PostgreSQL同步至阿里云ClickHouse的效果，整个过程DTS会自动在目标端创建同名表，无需用户进行建表语句的改造。

▶︎ 链路稳定高效：DTS全量迁移可以达到275MB/s，137W RPS；增量迁移可以达到50MB/s，20W RPS，帮助用户对源端多年、多市场的海量历史行情数据进行稳定高效的迁移。

▶︎ 支持多表合并：通过DTS内置的多表合并能力，可以在迁移过程中完成将PostgreSQL中128张分表中的历史交易数据，合并存储到目标端ClickHouse中的1张表中。

▶︎ 支持字段类型转换：DTS同步过程中支持对源库字段格式的修改，借助这一能力实现了PostgreSQL中varchar类型到ClickHouse的Decimal类型的升级。

4.2 基于阿里云ClickHouse的新架构

改造后的架构如下图所示，可以看到除了原来在PostgreSQL中的新加坡、香港和A股的数据全部迁移到了ClickHouse之外，原本存放在Redis和DynamoDB的美股和期权数据也都被统一进了ClickHouse当中，得益于数据存储技术栈的统一，不同市场数据写入的目标端和数据查询的源端都得到了统一，上游的数据写入和数据清洗业务也因此得到了大幅度的简化，具体改动如下:

▶︎ 历史行情数据的存储统一进了ClickHouse当中：原先存储在PostgreSQL中的沪深市场、中国香港交易所、新加坡交易所数据，和存储在DynamoDB和Redis中的美股期权数据、美股历史数据，都迁移到了阿里云ClickHouse，利用ClickHouse的列存优势，提升存储压缩率约5倍，降低存储成本；利用写入性能优势，在未优化攒批逻辑的情况下，单表写入速度较PostgreSQL可提升10倍，轻松支持美股和美股期权百万标的并发写入量。

▶︎ 日内行情数据的存储利用ClickHouse实现了成本优化：从单Redis存储升级为Redis+ClickHouse共同存储， Redis仍作为实时行情数据的主要存储介质，ticker级别的数据写入则升级为使用ClickHouse，降低了实时行情数据的存储成本

▶︎ 行情数据分析业务使用ClickHouse降低了开发工作量：利用ClickHouse引擎内置的聚合函数，代替统计计算代码的定时任务，满足所有市场成交明细的写入、数据回测和简单计算分析，降低数据分析和清洗的复杂度。

业务价值

目前长桥已经使用ClickHouse替代原有的DynamoDB、PostgreSQL、Redis+定时任务的业务模式，可同时满足数据高并发写入、低成本存储、支持简单分析回测三类诉求，简化了技术栈，大大降低了开发运维的压力，同时性能上也有了大幅度的提升，具体表现为：

▶︎ 存储成本降低4+倍：原PostgreSQL实例数据量在不含美股和期权时已达到500GB，而迁入ClickHouse后，由于与国内交易不活跃的股票k线图相同的特性，ClickHouse的列式存储和多种压缩算法的优势得以充分发挥，仅仅100GB就可以满足所有市场的数据存储，存储成本降低4+倍。

▶︎ 写入性能提升10+倍：在未进行任何攒批逻辑优化的情况下，ClickHouse的原始单表数据写入速度相比PostgreSQL已经提升了10倍，能够轻松支撑美股期权百万标的的并发写入量，预期后续在进行攒批逻辑优化后还可以进一步提升。

▶︎ 业务复杂度大幅降低：利用 ClickHouse 内核预置的丰富窗口函数和多样聚合函数，用ClickHouse的单表查询替代了原架构中对128张PostgreSQL表点查再结合代码的统计计算任务的形式，进行数据回测和简单计算分析，数据管理复杂度降低128倍，单次查询数据量增加到原来的300%+，数据存储技术栈从3个减少至1个。

总结&展望

借助阿里云上ClickHouse，长桥科技在行情业务多市场、多品种的基础数据上完成了统一结构、统一存储；并利用ClickHouse的计算能力，实现丰富的数据分析和数据回测功能。

长桥科技在量化回测业务、数据清洗业务和数据分析等业务上，也在不断推出新形态的产品，也期望能继续在ClickHouse的基础计算上，扩展更加实时的业务分析能力，结合自研语言实现更加灵活自由的计算和存储模型。

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