DolphinDB : TSDB or OLAP ?

因为群里一件事的讨论，引发了这个问题，DolphinDB到底该使用TSDB 存储引擎，还是 OLAP ？

事情是这样的，我在使用ussert!做测试时，在群里发了如下结论：

使用了一下upsert! ，发现：
第一次全插入，用时4分多钟，大小712K 
第二次全更新。用时6分多钟，大小2.9M
看来更新不是原地改变，而是另起炉灶

牛人建议：

直接append。如果要去重，duplicatePolicy可以设置为LAST

于是我改动了代码：

原来是OLAP方案：

    db = database(dfs,RANGE,2020.01M + 12*0..22,engine='OLAP') 
    dt=db.createPartitionedTable(tb,tableName,`date).append!(tb)
在插入数据时，使用：
    upsert!(dt, tb, keyColNames=`code`date) //有则改之，无则插之

改成TSDB方案：

    db = database(dfs,RANGE,2020.01M + 12*0..22,engine='TSDB') 
    dt=db.createPartitionedTable(tb,tableName,`date,,`code`date,LAST).append!(tb)
在插入数据时，改为：
    dt.append!(tb);

然后做空间和时间的测试，结论如下 ：

OLAP + upsert! 占用空间 800K，用时4分多钟,多次更新会成倍增大空间
TSDB + append! 占用空间 8M，用时3分多钟,多次更新不会增大空间

时间测试：

执行如下 查询50次：
select * from dt where chg>9
OLAP 用时： [738ms]
TSDB 用时： [5s 771ms]

结论：

无论从空间还是时间上看，TSDB无任何优势，至少在目前场景，数据变动不大情况下，优选OLAP+ upsert!

OLAP和TSDB的其它比较，网上一查就有，不细说了。