量化交易系统搭建之二：MySQL数据库
本文继续此前系列()，介绍如何在本地安装MySQL数据库，并将其部署至云端，为后续的自动化交易做铺垫。
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本地安装和测试MySQL
一、在本地安装MySQL并测试
虽然本地系统与云端的Linux系统不同，但本地可以更方便地进行代码测试和维护。因此，首先将以MacOS系统为例，展示如何在本地安装并维护MySQL数据库。
MySQL是目前最受欢迎的关系型数据库管理系统（Relational Database Management System）之一，其所使用的 SQL 语言是用于访问数据库的最常用标准化语言。它代码开源，易上手，兼容性高，对个人使用者和中小型企业非常友好。
首先，用户可以首先前往MySQL官网下载安装包：
https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/installing.html
点击「2.4 Installing MySQL on macOS」，再按照流程一步步完成安装。这里推荐「2.4.2 Installing MySQL on macOS Using Native Packages」（下图），因为安装流程较简单。根据官网给出的安装指引，完成安装。
MySQL官网的安装指引
安装时，需设置数据库root用户的密码。安装成功后，在本地运行MySQL，如果看到以下界面则表示安装顺利完成：
数据库已经启动
二、连接数据库
为了能让Python更新和维护数据库，推荐使用SQLAlchemy数据包。SQLAlchemy是为Python编程语言提供的开源SQL工具包，使用简单，上手容易。
初次运行时，需要创建一个数据库，其中<user>和<password>填写创建数据库时使用的用户名和密码，一般用户名是root，密码是安装时设置的。<database name>是数据库名称。
from sqlalchemy import create_enginefrom sqlalchemy_utils import database_exists, create_databaseengine = create_engine("mysql+mysqlconnector://<user>:<password>@localhost/<database name>")if not database_exists(engine.url):create_database(engine.url)print(database_exists(engine.url))
将数据保存到数据库的表中，加密货币的历史量价数据data为例，将其保存在名为「PRICE」的表（table）的方法是：
# 初始化数据库连接:engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://<user>:<password>@localhost/<database name>')connection = engine.connect()# 创建DBSession类型:data.to_sql(name='PRICE',con=connection, if_exists='replace',index=False)
若要从数据库的PRICE表中读取数据，方法是：
#从数据库读取数据来计算各个资产的收益率query = """select *from PRICEorder by time ASC"""data = pd.read_sql(query, con=connection)
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在Linux环境下搭建数据库
一、在云端服务器安装MySQL
本地数据创建后，可以开始创建云端数据库。首先连接云服务器并安装数据库服务器mysql server，这里使用APT(高级软件包工具）完成所有安装步骤。APT是一个一站式的安装包管理系统，它可以帮助用户解决安装包中的相互依赖关系。
sudo apt updatesudo apt install mysql-server
当以上指令成功结束运行后，mysql就已经开始运行，可以用以下指令验证。如果已经运行，便会收到Active: active (running)的消息。
sudo systemctl status mysql接下来，需要设置root（根）账户的密码，首先以root身份登录：
sudo mysql接下来，设置新的密码，将'your_password_here'更换成想要设置的密码
ALTER USER 'root'@'localhost' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY 'your_password_here';FLUSH PRIVILEGES;
为了验证密码已经修改成功，首先退出再使用root账户登录：
exitsudo mysql -u root -p
二、从本地连接云端数据库
MySQL Workbench是一个可视化的数据库管理工具，可以帮助用户轻松完成数据库的管理工作。除了MySQL Workbench，Navicat也是不错一款不错的可视化工具。
用户可以前往以下网址下载MySQL Workbench：
https://dev.mysql.com/downloads/workbench/
打开后，在主界面中选择「添加」符号（红色方框）：
连接数据库
数据库链接参数设置
连接成功后，点击「Schemes」便可以查询到刚刚在云端部署好的数据库。
数据库链接参数设置
三、实时更新云端数据库
最后，将关于创建数据库并定时数据库的代码上传至云服务器，并运行以下代码安装相关Python工具包。
pip3 install sqlalchemypip3 install sqlalchemy_utilspip3 install mysql-connector-python
注意：如果是全新服务器，需要运行以下代码以设置Python3环境：
sudo apt updatesudo apt install python3-pippandaspip3 install ccxt
采用上期介绍的后台运行的方法：，数据库的更新完全由代码自动在后台完成。
为了验证数据是由后台直接完成，可以直接从MySQL Workbench中查看数据：
此外，市场监测机器人也正确反馈信息：
总结
数据是量化交易的底层基础，本篇介绍了如何从零搭建云端数据库的并测试。用户还可以根据需要添加并储存更多的数据，例如恐贪指数等。下一篇文章将介绍，如何利用本文中的数据，完成程序化交易。