我有100000个源/传感器/符号。我每天都会从每一个值中读取一个值。
我用这些日常数据/值加载一个数据库表。每个值AND符号对应一行，即每天100000行。
查询1:
由于我想分析所有符号的每日数据，我按年、月、周、日对数据库进行分区。
查询2:
但我也想通过读取每个符号24个月前的数据来分析每个符号随时间的趋势/统计数据。
Query2沿着另一个维度（时间轴），我不想在为query1优化的几个分区（y，m，w，d）上进行查询。
你建议什么样的设计？
每天10万行并不算太多。一年只创建一个分区。但是，如果您还想通过只处理单个分区来优化查询性能，那么让我们假设您是按月分区的。
此外，让我们假设一个三节点集群。因此，您可能想要创建一个包含6个碎片的表，这样每年总共会产生6*12个碎片。如果你配置了一个副本——6*12*2个碎片——这看起来不错。
如果在where子句中指定分区，那么crate将自动只唤醒这些碎片。但您仍然可以看到整个数据。
BTW：这里有一个按时间划分的方便链接：https://crate.io/a/generated-columns-in-crate/