scylladb和clickhouse哪个更适合金融时序数据处理？为什么？

个人印象：scylladb和clickhouse在金融时序数据的处理上不如kdb+和dolphindb。kdb+是一款性能极佳的时间序列数据库。它是美国华尔街各大金融机构20多年来处理大规模数据的首选系统。它通常用于高频交易，非常适用于高速存储、分析、处理和检索大型数据集。在存取和实时分析海量股票、外汇等高频数据这个领域内，唯kdb+独尊。kdb+还提供了专门的编程语言q语言，它天生具有处理大规模数据的能力。dolphindb作为新一代的高性能时间序列数据库，与kdb+在编程语言和技术架构上有非常大的区别：
dolphindb的编程语言与python和sql非常相似，非常简单易学，而很多使用过kdb+的人都表示它的q语言极其晦涩难懂，学习曲线陡峭，难以掌握。2.在技术架构上，dolphindb采用了分布式文件系统和分布式计算，可以通过增加集群的物理服务器来扩展分布式计算的速度。知乎上有篇《揭秘高性能dolphindb》（https://zhuanlan.zhihu.com/p/**）详细讲解了dolphindb架构。kdb+是为高性能计算机设计的，对服务器的要求较高。它没有集群的概念，也就是说它无法在多个物理服务器组成的分布式文件系统上运行。kdb+号称是速度最快的时序数据库，很多客户和合作伙伴一直好奇dolphindb与kdb+的性能对比。根据kdb+的license合规性要求，我们不提供官方的性能评测报告。最近有数据库领域的知乎网友使用纽约证券交易所的公开数据对dolphindb和kdb+进行了性能测试对比。感兴趣的朋友可以查看知乎文章《kdb+有可能不再是最快的时序数据库？（https://zhuanlan.zhihu.com/p/**）。根据网友的测试结果显示，
在加载数据和保存数据，“dolphindb比kdb+要略胜一筹”。2.在网友测试的16种数据查询和38种计算任务中，“在数据没有分区的情况下，dolphindb查询的速度是kdb+的2.5倍；在数据分区的情况下，dolphindb查询的速度是kdb+的2倍”，“在其中的35种测试中，dolphindb比kdb+表现得更出色。dolphindb计算性能指标的中位数是kdb+的2.7倍。在包含**值的整数排序，移动最大值和移动平均值这些测试项目上，dolphindb的的速度是kdb+的10倍以上”。3.“左连接的时候，dolphindb稍微慢于kdb+，但在进行等值连接、asof join和窗口连接的情况下，dolphindb比kdb+的速度明显要快得多。对于左连接，kdb+的速度大约比dolphindb快10%~30%，对于等值连接，dolphindb的速度大约是kdb+的2~4倍，对于asof join，dolphindb的速度大约是kdb+的4~8倍，对于在窗口连接中使用常用的聚合函数（min、max、first、last、**g、w**g），dolphindb比kdb+快1个数量级”。最后测评的结论是，“dolphindb表现着实耀眼，大部分场景下都比kdb+要快，小部分场景与kdb+相差不大。