Kdb +是一个高性能，高容量的数据库，从一开始就设计用于处理大量数据.它完全是64位，并具有内置的多核处理和多线程.相同的架构用于实时和历史数据.数据库包含自己强大的查询语言 q，，因此可以直接在数据上运行分析.
kdb + tick 是一种允许捕获，处理和查询实时和历史数据的体系结构.
下图提供了典型Kdb +/tick体系结构的概括，随后是各种组件和数据直通的简要说明.
数据源是一个时间序列数据，主要是由路透社，彭博社或直接来自交易所的数据提供商提供.
要获取相关数据，数据源中的数据由<解析饲料处理程序.
一旦饲料处理程序解析了数据，它就会转到 ticker-plant .
要从任何故障中恢复数据，股票代码工厂首先将新数据更新/存储到日志文件，然后更新自己的表.
之后更新内部表和日志文件，持续发送/发布实时循环数据到实时数据库和请求数据的所有链式订户.
在工作日结束时，将删除日志文件，创建新日志文件并将实时数据库保存到历史数据库中.将所有数据保存到历史数据库后，实时数据库将清除其表.
数据馈送可以是任何市场或其他时间序列数据.将数据馈送视为馈送处理程序的原始输入.可以直接来自交换(实时流数据)，来自新闻/数据提供商，如Thomson-Reuters，Bloomberg或任何其他外部机构.
Feed处理程序将数据流转换为适合写入kdb +的格式.它连接到数据源，它检索数据并将数据从特定于Feed的格式转换为Kdb +消息，该消息将发布到自动收录机工厂流程.通常使用Feed处理程序执行以下操作 :
根据一组规则捕获数据.
将数据从一种格式翻译(/充实).
抓住最新的数据.
Ticker Plant是KDB +架构中最重要的组成部分.它是实时数据库或直接订户(客户)连接的股票代码工厂，用于访问财务数据.它以发布和订阅机制运行.获得订阅(许可证)后，将定义发布者(代码工厂)的勾选(常规)出版物.它执行以下操作 :
从Feed处理程序接收数据.
在自动收报机工厂收到数据后，它立即将副本存储为日志文件，并在代码工厂获得任何更新后更新，以便在出现任何故障时，我们不应该有任何数据损失.
客户(实时订户)可以直接订阅自动收报机.
在每个工作日结束时，即，一旦实时数据库收到最后一条消息，它就会将当前所有数据存储到历史数据库中，并将其推送到已订阅当前数据的所有订阅者.然后它重置所有表.一旦数据存储在历史数据库或其他直接链接的订户到实时数据库(rtdb)中，日志文件也会被删除.
结果，自动收报机，实时数据库和历史数据库全天候运行.
自收件人以来-plant是一个Kdb +应用程序，可以使用 q 查询其表，就像任何其他Kdb +数据库一样.所有自动收报机工厂客户端只能作为订阅者访问数据库.
实时数据库(rdb)存储今天的数据.它直接连接到自动收报机工厂.通常，它会在市场时间(一天)内存储在内存中，并在一天结束时写入历史数据库(hdb).由于数据(rdb数据)存储在内存中，处理速度非常快.
由于kdb +建议RAM大小是每天预期数据大小的四倍或更多倍，在rdb上运行的查询速度非常快，并提供了卓越的性能.由于实时数据库仅包含今天的数据，因此不需要日期列(参数).
例如，我们可以使用rdb查询，例如
select from trade where sym = `ibm OR select from trade where sym = `ibm, price > 100
如果我们必须计算公司的估算值，我们需要提供其历史数据.历史数据库(hdb)保存过去完成的事务的数据.每个新的一天的记录将在一天结束时添加到hdb. hdb中的大表要么以sppeded的形式存储(每列存储在自己的文件中)，要么存储由时态数据分区.此外，一些非常大的数据库可以使用 par.txt (文件)进一步分区.
这些存储策略(splayed，partitioned等)在搜索时非常有效或者从大表中访问数据.
历史数据库也可用于内部和外部报告目的，即用于分析.例如，假设我们想要从交易(或任何)表名称获取特定日期的IBM公司交易，我们需要编写如下的查询和减号;
thisday: 2014.10.12 select from trade where date = thisday, sym =`ibm
注意 : 一旦我们对 q 语言进行了概述，我们将编写所有这些查询.
