请教亿级别的 Time Series 数据用 SQL 存储的最佳实践

想请教大家一个 SQL 大表的问题。

需求为: 使用 SQL 存储大约 12 亿的 time series 数据, ttl 为 30 天。Schema 为 (group_id, sub_group_id, timestamp, value)。

绝大多数查询是做一些 aggregation , 比如 sum(value) group by sub_group_id。所有查询保证都在同一 group id 内。

我能想到的一些做法：

1. 通过 group_id 分成多个 server。
2. 按照 timestamp (以天为单位), group_id 分表。这样可以按天 drop table 来删除过期数据。
3. 为 (group_id, sub_group_id, timestamp) 创建 index。

问题：

1. 使用分表会降低 performance 吗？(从我的 test 结果看好像是的。)

2. MySQL or PostgreSQL?

   PostgreSQL 的好处是:

   1. 可以使用 insert trigger 自动创建分区。
   2. 支持 uuid

   MySQL 好处:

   • 从网上来看，分表下的 performance 似乎要比 PostgreSQL 好一些。

问题很多，先感谢大家的宝贵时间！