📐 1. 范围排序与多层模糊通配（* 通配 · date1>date2 · date1<date2）
全层级模糊匹配
表名/代码/日期全通配
支持在表名、股票代码、日期/分钟任意层级使用 * 通配符模糊匹配，结合 > 与 < 符号实现正反排序：
# --- A. 范围读取与正反排序 ---
res_asc = rd.get("日k", "600633", "20260727>20260729") # 升序范围遍历
res_desc = rd.get("日k", "600633", "20260729<20260727") # 降序倒序遍历 (最新优先)
res_latest = rd.get("日k", "600633", "20260620<N") # 动态范围至最新 (<N 模式)
# --- B. 表名/代码/日期多层模糊通配匹配 ---
rd.vals("退市*") # 1. 表名模糊匹配
rd.vals("日k", "6*", "20260625") # 2. 代码通配：全 6 字头主板标的
rd.keys("日k", "600633", "202606*") # 3. 日期通配：检索 6 月份全量记录
rd.get("分钟k", "600422", "20260625*") # 4. 分钟通配：某天全部分钟K线
rd.vals("日k", "*", "20260625") # 5. 全市场通配：某天全部股票数据
⚡ 2. 服务端零拷贝切片截取（[:3] / [-3:]）
服务端重载切片下推
只传输切片结果
无需多余方法，直接写 [:3] 或 [-3:]，服务端底层在内存中直接截取，只传输所需结果：
# 服务端直接截取前 3 条
print(rd.get("日k", "600633", "2026062020260626")[-3:])
# 提取子字段并切片
print(rd.get("分钟k", "600422", "20260625*").get("volume")[:5])
📊 3. 列式服务端投影（.get("code,date,amount,high")）
减少网络开销
服务端列投影
# 仅拉取多列数据 (返回二维矩阵)
cols = rd.vals("日k", "600633", "2026062*").get("code,date,amount,high")
# -> [['600633', 20260622, 258471420, 11.08], ['600633', 20260623, ...]]
# 仅拉取单列 (返回一维列表)
dates = rd.vals("日k", "600633", "2026062*").get("date")
# -> [20260622, 20260623, 20260624, 20260625, 20260626]