每15分钟，我们读取并解析一个XML文件，该文件包括一个元素的kpi分数。该元素有5个子元素，每个子元素都有400 kpi得分。大约有250个元素（250个文件），这意味着每15分钟我将存储500K kpi分数（25个元素*5个子元素*400 kpi分数=500K kpi）
这些数据将用于报告，主要是每小时和每天汇总所有这些数据。换句话说，大多数KPI最终将被分组。但第一步是以某种方式存储各个计数器。
第一个也是最常见的想法是创建一个以列为KPI的表。但这是用类似的数据完成的，至少可以说，性能低于标准。
所以我的问题是，存储这些原始数据的最佳方式是什么？
我正在考虑创建一个小表，其中包括以下列：[Date]、[Hour]、[Minute]、[KPI]、[Score]。这里的问题（我认为）将是查询数据的困难；使用"常规"表，我可以简单地从table GROUP BY中选择KPI1、KPI2和KPI29。使用这种新格式，仅用一个查询对多个KPIS进行分组会稍微困难一些。
谢谢。
如果您需要原始数据，那么最好的方法是将其存储在表中的列类型XML上（加上日期/时间，可能还有其他数据来识别负载）
@Jayvee完全正确（+1）。我想补充一点：查询原始数据通常很慢。尽快存储聚合，并查询聚合而不是原始数据。原始数据通常只应用于历史和诊断目的。
我所说的"尽快存储聚合"的意思是：你可以在导入时计算它们（可能会减慢导入速度），或者（更好）你可以（也）将它们插入（第二个）"缓冲区"表中，然后运行一个单独的作业来聚合缓冲的记录，然后清除缓冲区。这样，您就不必查询庞大的历史表来聚合新数据。