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最近发现quantaxis的1分钟数据7万条数据耗时0:00:00.001997
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但是vnpy的database_manager.load_bar_data,提取7万条数据要10秒钟,所以想着手改造一下,
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但是我发现quantaxis用的是pymongo的collection.insert_many()方法存数据,collection.find()方法读取数据,在vnpy的数据库源代码却找不到相关的方法,所以想问下各位大佬vnpy的MongoDB连接是不是基于pymongo写的?有没有可能优化后达到quantaxis的提取速度?
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    def load_bar_data(
            self,
            symbol: str,
            exchange: Exchange,
            interval: Interval,
            start: datetime,
            end: datetime,
            collection_name: str = None,
    ) -> Sequence[BarData]:
        if collection_name is None:
            s = DbBarData.objects(
                symbol=symbol,
                exchange=exchange.value,
                interval=interval.value,
                datetime__gte=start,
                datetime__lte=end,
            )
        else:
            with switch_collection(DbBarData, collection_name):
                s = DbBarData.objects(
                    symbol=symbol,
                    exchange=exchange.value,
                    interval=interval.value,
                    datetime__gte=start,
                    datetime__lte=end,
                )
        data = [db_bar.to_bar() for db_bar in s]
        return data

vnpy代码上面没有pymongo的影子。

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  1. vn.py用的是MongoEngine的ORM来做数据库映射,没有直接用pymongo底层模块
  2. find()是获取数据查询指针,在后面回测过程中一点点从数据库加载,vn.py是一次性从数据库载入后(实现缓存)再开始回测

设计思路上不太一样了

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