求友们帮助，每天亿级数据怎么储存

[rapperx2]

项目是 GPS 业务，每天有约 2w+台车传数据到我们这里储存。每天数据量大概在 1 亿左右。

数据主要用于做报表，查询历史轨迹（查询频率高，基本上每次查出过万的数据）

没做过这么大数据量的业务场景，想问下这场景应该怎么做？感谢

[soulzz]

@0987363 这个要看应用场景，实时状态存库的话数据库压力非常高

[caotian]

TDEngine

[chinvo]

TimescalaDB

[rapperx2]

@yjhatfdu2 我根据车牌 查询时间范围一个月的数据

58516 rows in set. Elapsed: 19.415 sec. Processed 23.93 million rows, 2.17 GB (1.23 million rows/s., 111.70 MB/s.)

这个查询时间属于正常的吗？

[yjhatfdu2]

@rapperx2 不正常，方便看一下表定义和查询嘛？

[yjhatfdu2]

@rapperx2 渐变语句要加上 oder by(车牌,时间),我怀疑你这边是直接按照日期排序了，这样找一辆车的数据也要扫全表，然后数据类型建议也再看一下车牌最好用个足够小的 int 作为，再建一张表用来存车牌和 ID 的映射，查询时使用 join，这样能显著减少查询的数据量（ 2300w 行就 2.17GB 太大了），数据结构越高效性能越高

[rapperx2]

@yjhatfdu2 能方便加个 V 吗？

[yjhatfdu2]

@rapperx2 qq 吧，base64:MjUxNjUwMjky

[Huayx9]

@rapperx2 请问最后你选用了什么技术方案，方便加个 v 么，我的 vx 是 base64:Zm9yX215Xzc3

[rapperx2]

@Huayx9 加你了

[raywong]

楼主后续选了什么方案，遇到相似的场景，方便加个 qq 么。base64: MTU1MjkzNzAwMA==