量化交易中常用的数据库技术主要有以下几种：

1. 关系型数据库

   MySQL：开源且应用广泛，具备良好的稳定性。它使用标准的SQL语言进行数据操作，方便进行数据的增删改查。在量化交易中，可用于存储股票、期货等金融产品的基本信息，如代码、名称等，以及每日的交易数据，像开盘价、收盘价等。

   Oracle：大型商业数据库，性能强大，安全性高，能处理复杂的业务逻辑和大规模的数据。对于大型金融机构的量化交易系统，Oracle可应对海量历史数据和实时行情数据的存储与管理需求。

2. 非关系型数据库

   MongoDB：文档型数据库，数据以BSON格式存储，结构灵活，能方便存储半结构化或非结构化数据。在量化交易中，可用于存储新闻资讯、社交媒体上的市场情绪等数据，这些数据结构不固定，MongoDB能更好地适应。

   Redis：基于内存的键值对数据库，读写性能极高。它常被用作缓存数据库，存储高频交易数据、实时行情数据等，让量化交易系统能快速获取数据进行实时分析和决策，提高交易效率。

3. 时序数据库

   InfluxDB：专为处理时间序列数据设计，写入和查询性能高效。在量化交易中，时间序列数据如股票价格走势、成交量变化等至关重要，InfluxDB能高效存储和处理这些数据，为策略开发和执行提供支持。

   TimescaleDB：基于PostgreSQL的时序数据库扩展，结合了PostgreSQL的强大功能和对时间序列数据的优化。它支持自动分区、数据压缩等，可用于存储和分析量化交易中的高频交易数据、市场指标数据等。

4. 分布式数据库

   Hadoop HBase：基于Hadoop分布式文件系统，具有高可靠性、可扩展性和吞吐量。适合存储大规模的结构化和半结构化数据，能处理海量数据的随机读写，可用于存储全市场的股票历史数据等。

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