我有 100 000 个源/传感器/符号。我每天从每一个中读取一个值。
我用这些日常数据/值加载了一个数据库表。每个值 AND 符号一行，即每天 100 000 行。
查询1：
因为我想分析所有符号的每日数据，所以我按年、月、周、日对数据库进行分区。
查询2：
但我还想通过读取每个符号最多 24 个月的数据来分析每个符号随时间推移的趋势/统计数据。
Query2 沿着另一个维度（时间轴），我不想查询针对 query1 优化的多个分区（y、m、w、d）。
你提出什么样的设计？
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每天 100k 行并不算多。您一年只创建一个分区。但是，如果您还想通过仅处理单个分区来优化查询性能 - 让我们假设您按月分区。
此外，让我们假设一个三节点集群。所以你可能想创建一个有 6 个分片的表，这将产生每年总共 6*12 个分片。如果您配置了一个副本 - 6*12*2 分片 - 这看起来不错。
如果您在 where 子句中指定分区 - crate 将自动只唤醒这些分片。但是您仍然可以看到整个数据。
顺便说一句：这是按时间分区的便捷链接：https ://crate.io/a/generated-columns-in-crate/
于 2016-04-14T21:22:42.720 回答