@changdy 时间没办法，但是如果是表是按照时间自增写入的，可以用 brin 块级索引，pg 是支持一个查询多索引结果 bitmap 计算，我回头做个例子试试

@FYFX ES 数据量大了存储开销上升很快，单节点单 index 过亿性能很低，相比较而言 clickhouse 虽然是关系型数据库，但是超大数据量性能要高很多

@shuimugan 这种情况 pg 下可以用 gin 把所有字段做联合索引，这样可以任意组合等值查询

见文档 http://www.postgres.cn/docs/12/datatype-json.html#JSON-INDEXING ，是时候换掉落后的 mysql 了

使用 postgresql ，直接 where city@>'["123456"]'::jsonb and county @>'["23456","34567"]'::jsonb 还可以索引,基本上是最好的方案了

@dtgxx 每个属性都可以加 skipindex

clickhouse,模糊匹配用 ngrambf_v1 索引, 性能和灵活性比 es 高太多了。https://clickhouse.com/docs/en/engines/table-engines/mergetree-family/mergetree#available-types-of-indices

建议把 pg 的隔离等级文档看一下，就比较清楚了 http://www.postgres.cn/docs/12/transaction-iso.html

@chaleaochexist pg 下，序列化隔离等级，也不会锁表，依然是读写无冲突，但是会带来额外开销，降低性能。其他常用数据库不支持序列化隔离等级

用 k3s 吧，单二进制文件一行命令直接启动，而且是真的 k8s

@zhygkx ch 使用 ngram bloomfilter 做 skip index ，也可以一定程度满足全文索引的需求，效果也是很不错的

如果用的是 truncate ，那么有可能读到空表，因为 truncate 一般不支持事务。
如果使用的是 read uncommitted （ mysql 下是这样，pg 下不会），也可能是读到空表
其他情况不应该读到空表

go get 用 GOPROXY 不行嘛

试试 ponyorm

pg 支持原生的 upsert，insert into tbl values(xx,xx) on conflict(some_unique_key) do update set xxx=exclude.xxx;

@rapperx2 qq 吧，base64:MjUxNjUwMjky

@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 不正常，方便看一下表定义和查询嘛？

@rapperx2 对了，时间戳精度要求不高的话，可以用不需要用 DateTime64，可以 DateTime （精确到秒），经度维度可以用 UInt32 CODEC(DoubleDelta),方向不需要的话可以不存，这样估计还能小一倍，也能快一些。