我正在创建一个股票分析Web应用程序。我想存储多个股票的财务数据。然后我想对它们使用股票筛选器。该筛选器涉及从后端检索多只股票并对其执行技术指标测试。通过指标测试的股票将退还给用户。假设我想存储一个 pandas.dataframe 例如 Stock：
open high low close volume
date
2017-08-01 247.46 247.50 246.716 247.32 55050401
2017-08-02 247.47 247.60 246.370 247.44 47211216
2017-08-03 247.31 247.34 246.640 246.96 40855997
2017-08-04 247.52 247.79 246.970 247.41 60191838
2017-08-07 247.49 247.87 247.370 247.87 31995021
....
我一直在使用数据存储。我为每个股票创建实体，将键设置为股票代码。我使用这样的模型：
from google.appengine.ext import ndb
class Stocks(ndb.Model):
dates = ndb.StringProperty(repeated=True)
open = ndb.FloatProperty(repeated=True)
high = ndb.FloatProperty(repeated=True)
low = ndb.FloatProperty(repeated=True)
close = ndb.FloatProperty(repeated=True)
volume = ndb.FloatProperty(repeated=True)
然后我检索多个实体以使用技术指标检查进行循环：
import numpy
listOfStocks = ndb.get_multi(list_of_keys)
for stock in listOfStocks:
doIndicatorCheck(numpy.array(stock.close))
我想查询股票，进行指标检查，然后尽快将结果返回给用户。我应该为此使用 Bigtable 还是数据存储没问题？如果数据存储没问题，这是理想的方法吗？
提前谢谢。
披露：我是Cloud Bigtable的产品经理。
如果您计划拥有大量涵盖整个股票市场的财务数据，Cloud Bigtable 是一个不错的选择：它可以扩展到 TB 和 PB，并且您可以获得对您的请求的低延迟响应，它已经在金融、风险和反欺诈应用程序中使用，并且通过其第三维度原生支持时间序列。请参阅此博客文章和视频，了解FIS如何使用Cloud Bigtable竞标SEC CAT项目。
也就是说，Cloud Bigtable 在单个集群中具有很强的一致性，但如果使用复制，则最终是一致的，因此您必须牢记这一点。如果用户期望强一致性，您可以选择：
- 使用单个集群实例(仅在单个区域中复制(
- 如果使用跨区域复制，则通过应用程序配置文件将请求路由到单个集群
- 考虑使用提供强一致性的其他系统
Firestore 将为您的应用程序提供具有强一致性的无服务器文档数据库，因此，如果这对您的用例很重要，您应该考虑 Firestore。
如果希望能够对数据运行 SQL 查询，请考虑：
- Google Cloud SQL — Managed MySQL 或 PostgreSQL
- Google Cloud Spanner — PB 级事务数据库
- Google BigQuery — 无服务器数据仓库
希望这有帮助！
如您所知，数据存储是使用 Bigtable 实现的。因此，您可以期望它们具有相似的性能。就用例适用性而言，即将被Firestore取代的数据存储更适合存储用户或用户会话相关数据。最重要的是。此外，明确建议将 Bigtable 用于与财务相关的工作负载。
有一个页面专门用于选择最多可以使用此页面作为指南的页面。