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目前情况：
- 背景：大数据方面的纯萌新，想做一些金融方面的积累
- 数据库：TD Engine，目前存储一些 原始数据 （接近 100G）
问题：
股票、期货、ETF 等市场的每个标的，都有配套的一些 分析数据 （预估达到 500G）
由于按时间作为唯一键存储，导致同一时间只有一条数据，所以表数量激增：
5000 个标的 * 每个标的约有 50 个特征 = 250,000 张普通表
用 DBeaver 查看近万表就已经很卡了，所以在开工前，请教各位大佬，25 万张表时，是否性能会比较差？是否应该提前分库？
或者将微秒时间戳叠加（0-999 能存 1000 个标的），放在一张普通表里？
25 万张是保守估计，后面可能会有更多奇奇怪怪的想法，去试验一下就会新增 5000+ 张表……之前我都是用 MySQL/Mongo 这种 DB，面对这个量，有点害怕
正文完
