A：在天软中，对于数据的提取，导出导入等做了一定的上限设置，该设置是为了保证服务器的正常服务，避免用户不合理命令引起服务器异常。
比如常见需要注意的：
1、select一次性提取的数据点数不能超过2亿个单元格的量
  相关FAQ：Q：select能提取到最大的数据结果集是多少
2、用户程序一次性返回的结果集不能超过1GB的量
  相关FAQ：Q：天软对数据返回结果集的大小做了最大上限设置
3、导出.STM的数据文件默认情况下一次性不得超过200M等
  相关FAQ：Q：客户端导入导出数据的大小限制或导出.STM数据时报错：”导出过程中发生错误！“

那么，对于数据点数，数据行列数与数据文件大小，该如何估算？
这里，我们以取行情数据表格为例，给出一个大小对照情况，供用户参考估算：
参考说明：
1、以行情数据为例，对数据大小按行列进行估算，数据大小实际还与数值类型相关，所以，该种对照只是估算，仅作为参考。
2、天软行情表格字段数为58列，下面的交易明细与分钟线的转换是在全字段的情景下测试，日线的转换设定为20个字段的情况下测试。
3、换算成高频行情的量按股票的日量为单位，交易明细一日设定为4800行，分钟线240行。
4、下面的取数时间为一般情况下的时间估算，根据取数方式及服务器当前的状态，效率存在快慢差异属于正常现象。
5、天软说明中数据大小(单位为M或G的)是指导出为STM文件的大小。
6、下列数据大小均是在保存行情表字符串列名的情况下记录，若无须列名，转成自然数字列名数据的存储大小要更小，以日线数据为例(20个列名)，字符串列名->数字列名后数据大小缩小的比例约为69%。
 注：少量的情况下这个比例会更低，大量（超过10M)的情况下比较接近这个比例。

数据大小(STM)	数据点	行*列	换算成交易明细	换算成分钟线	高频取数时间	换算成日线
1M	4.6万	798*58	1支股票1/6 日	3.3日	0.05s	2420*20(约1000个票1日的量)
10M	46万	7980*58	1支股票1.7日	33日	0.5s	24200*20(约1000个票1月的量)
100M	462.84万	79800*58	964日约等于4个票1年的量	19285日约等于77个票1年的量	2.4s	242000*20(约1000个票1年的量)
1G	4739.48万	817152*58	约40个票1年的量	约790个票1年的量	25s	2420*1024*20(约1000个票10年的量)

建议：
1、在做大数据下载时，强烈建议数据进行分批处理，可参考：FAQ：Q：如何合理下载大量高频行情数据？
2、用户在导出数据文件时，建议不要导成大数据文件，导出容易出问题外，导入大数据也是一个不好解决的问题。