[python SQLAlchemy数据库操作入门]-03.为行情设计数据库模型
哈喽，大家好，我是木头左！
对于股票行情数据，一个精心设计的数据库模型不仅可以提高数据处理效率，还能支持复杂的金融分析和预测。本文将深入探讨如何为股票行情设计一个高效、灵活的数据库表结构，以满足金融分析师和开发者的需求。
股票行情数据库模型设计原则
设计股票行情数据库模型时，应遵循以下原则：
- 规范化：通过分解表格来减少数据冗余，但同时要注意不要过度规范化，以免影响查询性能。
- 反规范化：在某些情况下，为了提高查询效率，可以适当引入冗余数据。
- 索引优化：合理使用索引可以显著提高查询速度。
- 分区策略：对于大量历史数据，采用分区可以提高管理效率和查询性能。
核心表结构设计
1. 股票基本信息表（Stocks）
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| StockID | INT | 股票唯一 |