如题，现假设需求如下:
我有一中央管理系统，下有智能汽车一万台，每台汽车上有若干传感器，以微秒为级别记录数据，假定每天每车平均产生一万条数据。
以前看到过一个说法是，关系型数据库尽量不要采用横向设计。按这个理论的话，数据库应设计为只包含一张大表，表内有主键、汽车编号、传感器编号、时间、数值这五列。
假定缓存一年数据，那可粗略估算数据量为 365 亿行，以某种方式分区。
而按照我个人感觉，则应设计为每车数据储存一张表，共一万张表，每张表不分区。我觉得这样有一个好处是，比如如果全部储存在一张大表中，大表按照时间分区，比如每天一区。那么面对比如调出某车过去一年全部数据这种需求时，效率应不如另一种方案高。
因为是基于数据行数非常大的情况下的假设，真做实验对比的话比较费时间，想先来论坛里问问各位的看法，有没有大佬解惑一下哪种模式好
我有一中央管理系统，下有智能汽车一万台，每台汽车上有若干传感器，以微秒为级别记录数据，假定每天每车平均产生一万条数据。
以前看到过一个说法是，关系型数据库尽量不要采用横向设计。按这个理论的话，数据库应设计为只包含一张大表，表内有主键、汽车编号、传感器编号、时间、数值这五列。
假定缓存一年数据，那可粗略估算数据量为 365 亿行，以某种方式分区。
而按照我个人感觉，则应设计为每车数据储存一张表，共一万张表，每张表不分区。我觉得这样有一个好处是，比如如果全部储存在一张大表中，大表按照时间分区，比如每天一区。那么面对比如调出某车过去一年全部数据这种需求时，效率应不如另一种方案高。
因为是基于数据行数非常大的情况下的假设，真做实验对比的话比较费时间，想先来论坛里问问各位的看法，有没有大佬解惑一下哪种模式好
Select Language