做过大量的tick级别数据处理，被东京交易所的压力测试以及225个basket order折磨过，个人意见是：
1. 直接放弃，Mysql和Oracle在这个问题上就是大坑，没有任何优势没有任何便利，无法大家方便共享分析，查询极度缓慢等等
2. NoSQL数据库。不错的选择，但是需要看你将来预测的数据量，如果>32G你使用redis起来就已经没那么爽了，至于其他的存硬盘类型NoSql DB也是可以的，可以满足需求没有问题。但是我建议选一个pandas直接能支持的，便于最快速度结合。仍旧最后不是我的最优选择，那么最优选择在最后：
3. HDF5极度强大。支持java、python、c没有问题。内部你做好group、dataset的分类天然就是数据库并且也可以随处迁移。我大概试了下10年的分钟级别数据只需要100-200G左右的HDF5文件淡然你可以每个股票单独存一个10年的。大家需要研究的时候发给对方即可，也可以搭建一个share file system解决。这里对于2的优势是存储空间极小相对于DB format。
那么最关键的点来了：速度。我用的是java + 经过了warmup（pre 2000 iteration JIT compile）之后，读取任意一天的minute bar的速度是30-40 micro second，碾压2的选择。PS：使用的是mac Book Pro + SSD
另外HDF5和pandas无缝对接，所以研究也快。
但是但是。。。最强的呢还是KDB : http://kx.com/software.php
只可惜人家收费。。。还很贵
来源：知乎 www.zhihu.com
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