前言

数据是量化交易的源头，如何高效地管理大量数据是量化交易分析中非常关键的环节。数据库就是最佳的解决方案。

通过API接口获取到股票行情数据之后，我们可以存入到数据库之中，这样下次调用的时候只需要从本地数据库中获取即可。

目前流行的数据库有Oracle、MySQL、MongoDB、Redis、SQLite……关于数据库的选型通常取决于性能、数据完整性以及应用方面的需求。每个数据库都有它的特点和最适合的应用场合。

我的书籍《Python股票量化交易从入门到实践》上推荐的是轻型数据库SQLite，适用于无须多用户访问，数据容量小于2TB，无须海量数据处理的小型应用场景。

如果追求更全面的功能、更强大的性能，特别在并发处理上要求高效的话，MySQL无疑是所有大型数据库中最为流行的一个。

不少星球会员反馈，想学习关于MySQL作为股票量化数据库的操作方法。比如

“如何为每个股票在MySQL中创建表？”

“每天获取的股票数据怎么存入到MySQL数据库中？”

“如何从MySQL中取出我们想要的股票数据呢？”

……

接下来就为大家解锁新的技能！

• 如何安装MySQL
  

• 如何创建个股数据表

• 如何避免重复创建数据表

• 如何插入股票数据表

• 如何更新股票数据表

• 如何查询股票数据表

• 如何删除股票数据表
  

---

如何安装MySQL

首先去官网http://www.mysql.com下载MySQL。点击Downloads—>Community，选择MySQL Community Server。

选择对应的安装文件后开始下载。下载完成后，打开安装包，开始安装MySQL。

选择需要的版本：

需要安装下依赖的Visual C++

然后按以下的步骤一步步操作即可。

输入账户和密码：

到此为止，MySQL就成功地安装在你的本地电脑上了。

一个基础的例程

接下来用一个简单的例程使用下MySQL。

使用Python操作MySQL可以安装pymysql这个库。

pip install pymysql

使用pymysql打开数据库连接代码如下，其中host为localhost，port为3306

self.conn = pymysql.connect(host=host, port=self.port, db=self.db, user=self.user, password=self.password)

如果在打开MySQL时出现报错：

RuntimeError: 'cryptography' package is required for sha256_password or caching_sha2_password auth methods

原因缺少了cryptography库，安装一下即可。

pip3 install cryptography -i https://pypi.douban.com/simple

获得一个可以执行SQL语句的光标对象：

self.cursor = self.conn.cursor()

执行SQL语句，比如sql是"SELECT * FROM stock"，即查看stock表中全部内容。

self.cursor.execute(sql)
self.conn.commit()

关闭数据库连接如下：

self.conn.close()

如果我们处理的是Dataframe数据的话，那么保存到数据库时可以直接使用to_sql。需要注意的一点是使用to_sql，只能使用sqlalchemy库。代码如下所示：

from sqlalchemy import create_engine
conn = create_engine("mysql+pymysql://root:yuanxiao@127.0.0.1:3306/quanttrader?charset=utf8")
df=ts.get_hist_data('000001')
df.to_sql(name='stock', con=conn, if_exists='append', index=False, index_label=False)

---

如何创建个股数据表

存储股票数据需要先为该股创建一个数据表。完整的创建表的语句如下所示：

为大家解读下语句的含义，遵循的SQL语法格式为：

CREATE TABLE <表名> ([表定义选项]);

其中，[表定义选项]的格式为：<列名1> <类型1> [,…] <列名n> <类型n>

“CREATE TABLE”是创建表的关键字。这里的表名是 “minute_tb”，表定义的选项包括了ID、时间戳、股票代码、最高价、最低价、收盘价、开盘价、成交量、成交额、涨跌幅、描述。

“PRIMARY KEY”关键字是来指定数据表的主键的，我们既可以为表中的一个字段设置主键，也可以为表中多个字段设置联合主键。但是不论使用哪种方法，在一个表中主键值必须唯一标识表中的每一行，且不能为 NULL，即表中不可能存在有相同主键值的两行数据。这是唯一性原则。此处我们把“ID”字段设置为了数据表的主键约束，

我们把“ID”字段添加 AUTO_INCREMENT属性来实现主键自增长。当主键定义为自增长后，这个主键的值就不再需要用户输入数据了，而由数据库系统根据定义自动赋值。每增加一条记录，主键会自动以相同的步长进行增长。需要注意的是：

一个表中只能有一个字段使用 AUTO_INCREMENT 约束，且该字段必须有唯一索引，以避免序号重复（即为主键或主键的一部分）。

AUTO_INCREMENT约束的字段必须具备 NOT NULL 属性。

AUTO_INCREMENT 约束的字段只能是整数类型（TINYINT、SMALLINT、INT、BIGINT 等）。

AUTO_INCREMENT 约束字段的最大值受该字段的数据类型约束，如果达到上限，AUTO_INCREMENT 就会失效。

---

如何避免重复创建数据表

在更新股票数据时，如果数据库中不存在该股的数据表，那么我们需要为这个股票创建一个数据表，但是如果已经存在数据表的话，只需要更新数据就行。

我们可以使用SQL语句“show tables”获取当前数据库中所有表的名称，然后查看其中是否包含该股的数据表即可。

---

---

---

如何插入股票数据表

每天收盘后要把当天新增的股票数据插入到数据表中，可以使用“INSERT INTO”语句。

insert into有两种语法，分别如下：

一种语法无需指定要插入数据的列名，只需提供被插入的值即可，比如INSERT INTOtable_name VALUES (value1,value2,value3,...);  

另外一种是需要指定插入数据的列名，并且插入的值需要和列名一一对应：

cursor.execute("INSERT INTO minute_tb (ID, Time, Code, High, Low ,Close, Open, Volume, Amount, PctChg, Description) \
            VALUES (1, '2019-1-1', 600123, 10.12, 10.12, 10.12, 10.12, 111111, 10.12, 2.12, 'TP')")

---

---

---

如何更新股票数据表

如果要更新数据表中已有的数据，那么可以使用“UPDATE” 语句。需要注意的是，使用“UPDATE”时WHERE 子句规定哪条记录或者哪些记录需要更新，如果省略了 WHERE 子句，所有的记录都将被更新！

如下所示，是让ID为1的那条数据额Code更新为“600888”“

cursor.execute("UPDATE minute_tb set Code = 600888 where ID=1")

如何查询股票数据表

在分析股票的时候就需要从数据库中查询个股数据表中的数据了，此时可以使用 “SELECT”语句，这里的“*”号是表示从数据表中获取全部的数据。如果要再针对性地获取数据，可以在语句中增加条件判断。

然后再通过fetchone()返回满足条件的一行数据，或者通过fetchall()返回满足条件的全部数据。

cursor.execute("select * from minute_tb")

如何删除股票数据表

为了对数据库做有效率的管理，有时候我们会决定我们需要从数据库中删除一个表格。此时使用“DROP TABLE”语句删除股票数据表：

cursor.execute("DROP TABLE minute_tb")

说明

完整代码我们会上传星球《Python量化场景编程技巧与方法》。关于数据库是否要分表？如何分表？可以关注星球《Python量化场景编程技巧与方法》中的介绍。

《Python量化场景编程技巧和方法》围绕《玩转股票量化交易》中涉及到的一些内容，分享一些偏基础的关于Python编程技巧、Pandas编程技巧、数据库技巧、可视化编程技巧等等。

加入星球《玩转股票量化交易》的会员可以免费加入星球《Python量化场景编程技巧与方法》，微信联系我加入！！
知识星球介绍点击：知识星球《玩转股票量化交易》精华内容概览

元宵大师的量化交易书籍开售！！
京东、当当、天猫有售！！