这一栏中，给大家介绍一个关于kdb+数据库的IDE，叫qStudio和sqlDashboards，这两个属于同一家公司（timestored公司）的软件（当然没有仔细去研究这个软件和kx公司是什么关系，我感觉是两家公司）。这两个软件使用起来非常的方便，因为一直在CMD命令行中来确实很麻烦。
一、下载与安装
首先我们进入到timestored的官网http://www.timestored.com/，然后在Products的栏目下下载，具体如图1-1与图1-2所示。
可以把QStudio和sqlDashboards都下载安装上，Windows系统和macOS系统都有，自己下载自己对应的系统即可。安装也非常简单，Windows系统直接点开exe文件，macOS系统直接点击jar文件直接安装，这里就不再赘述了。
二、软件界面介绍
安装完成后界面打开软件后界面如图1-3所示。
然后介绍一下图1-3中标注的5个部分都是一些什么作用。
1是常用的工具栏，我们常用的操作都是从这里开始。
2是连接的数据库，也就是我们前面介绍的server端。这里我连接的是本地我打开的5042端口（这里非常重要，一定要仔细看一下前面我介绍的I/O操作，曾经我在这里折腾了一个多周，各种重装系统，请教各类大神，给官方发邮件都没有搞定，后自己看了I/O操作后一行代码搞定了），后面我会着重介绍如何连接的。
3是我们常用的代码窗口，这样就跟在记事本或者我们常用的Visual Studion或者PyCharm相似，就是代码窗口。
4是显示我们执行代码后显示一些结果的子窗口，里面有5个子窗口，分别是执行的结果。
5是显示一些执行的结果，我们可以根据自己的需要来查看。个“结果”是显示当前执行的代码所得到的结果；第二个“图表”是对当前的结果进行一个用图表显示的方式（但不是每个结果都有图来显示）；第三个“历史”是记录我们每次执行的一个记录，会标注执行的代码命令，结果和执行是否成功；第四个“程式”是记录一些变量等值；第五个“Console”就和我们CMD窗口是一样的了。
三、使用方式使用方式
1. 数据库的连接
首先单击工具栏的“服务器”，然后单击“添加服务器...”，然后弹出如图1-4的界面。
这里服务器是连接的服务器方式，是本地，还是远程。我这里使用的就是连接本地的一个服务器，所以直接填的localhost，服务器端口，这个很重要，是你kdb+启动的时候打开的一个对外端口，所以不能乱填。因此我们步先在CMD中来打开一个端口（具体操作可以阅读前面介绍的I/O操作），具体如图1-5所示。
打开之后我们就可以继续添加服务器了，然后图1-4中的服务器端口就填写您打开的对应的端口，我这里打开的是5042，因此我就填写的5042，后面的Server Type没得选，只有Kdb，Login这里直接空着，因为没有设置账号密码，后面对应的都可以空着。然后单击“Test”来测试一下是否连接成功。成功后的结果如图1-6所示。后单机“添加”按钮。
这时在我们的服务器树中就会显示刚刚添加的一个服务器。
我们单击右键就可以对添加的服务器进行一个操作，如图1-7所示。
localhost:5042前面有个小插头表示与我们的服务器端断开了连接，当我们去CMD命令行中打开一个服务器端口，单击图1-7中的“Refresh localhost:5042”就可以连接上了，这时这个小插头就消失了。
2. 导入csv文件
我们可以将直接将csv文件导入到qStudio中，这个非常方便，我有一个测试文件，大概1.7G的csv文件，包含了A股的数据，大概将近10000000条记录，是2015年1月1日到2019年1月1日的数据，我之前直接通过从CMD中直接导入是不行的，因为太大了。但是通过qStudio就非常的方便。下面就演示一下如何导入csv文件。
首先单击工具栏的“工具”选项，然后单击“Load CSV Data”，如图1-8所示。
然后选择自己要导入的文件即可，这里我导入的是一个叫stock.csv的文件。然后单击“Import”按钮，如图1-9所示。
单击“Import”按钮后，会弹出图1-10所示内容，我们可以在这个窗口进行相应的设置，如字符集，从第几行开始导入，是否包含行的字段名称，分隔符是什么，导入的服务器，导入后表的名称（这里我的名称有问题，不能包含下划线）。然后可以在看到导入的CSV文件的一个预览。后我们单击“Load”按钮就开始导入了。
等待一会儿后就导入成功了，如图1-11所示，单击“确定”即可。可以看到这里一共导入了大概960万条数据。
2. 查询操作
首先是执行一行代码我们直接把光标放在所要执行的那一行，然后按CTRL+ENTER就是执行当前光标所在行的代码。当然我们也可以查看工具栏的“查询”来查看如何执行。具体如图1-12所示。
1 \c 100 300 /调整窗口显示大小
2 Astock /查看导入的CSV文件
3 \t Astock:`TRADE_DT xdesc Astock
4 Astock_db:select from Astock where (`$1#'string S_INFO_WINDCODE) within `0`9 /选择Astock表中S_INFO_WINDCODE字段中以0-9开头的股票名称
5 \t select "D"$string TRADE_DT,S_DQ_CLOSE from Astock_db where S_INFO_WINDCODE=`930723.CSI /查询结果就只用了5毫秒
6 Astock_db:select S_INFO_WINDCODE,TRADE_DT,CRNCY_CODE,S_DQ_PRECLOSE,S_DQ_OPEN,S_DQ_HIGH,S_DQ_LOW,S_DQ_CLOSE,S_DQ_CHANGE,S_DQ_PCTCHANGE,S_DQ_VOLUME,S_DQ_AMOUNT from Astock_db
7 select "D"$string TRADE_DT,S_DQ_CLOSE from Astock_db where S_INFO_WINDCODE=`930723.CSI
8 `:/data/Astock_db/ set .Q.en[`:/data;] Astock_db下面就上面的代码进行一个说明。
第1行代码是设置我们的显示大小，\c h w，这里h表示显示的高度，w表示显示的宽度。不要设置的太大，不然会显示太多数据。
第2行代码是查看我们导入的CSV文件，如果导入成功执行当前行命令会直接显示表的内容。如图1-13所示。
第3行代码是测试了一下对将近10000000千万条数据进行排序需要用的时间。我们按照Astock表中的TRADE_DT字段来进行降序排序，发现只用了不到4秒，这时非常快的速度了，结果如图1-14所示和图1-15所示。
第4行代码是筛选出Astock表中S_INFO_WINDCODE字段中以0-9开头的股票名称的数据记录，并赋值给新表Astock_db。
第5行代码是测试一下查询930723.CSI这支股票的一个数据需要的时间。结果只用了5毫秒。
第6行代码是筛选出Astock_db中后面可能用到的字段。
第7行代码是查询股票名称为930723.CSI的一个交易日的一个收盘价。这里我们就可以选择图表来查看这支股票的一个历史走势。如图1-16所示。
第8行代码是将清洗好的数据（Astock_db表）进行序列化到本地，这里我们采用的是使用扩展表的形式来进行序列化。具体结果如图1-17与1-18所示。
四、本地kdb数据的导入
kdb数据的导入与在CMD中有一点差距，之前我们介绍的直接使用\l /data就可以导入data目录下的扩展表，但是这里需要两步。步导入sym文件，命令是\l /data；第二步是导入Astock_db表，命令是\l /data/Astock_db。如果不导入sym文件，则相应的sym字段就会按照对应的sym文件中的索引来显示。如图1-19所示。
\l /data
sym
\l /data/Astock_db
Astock_db
