数据库：MySQL 5.7
业务上有25个维度共2000多个指标数据需要存储。对于这种可变字段的指标数据，第一想法是采用纵表存储。但是具体该如何选择还是得结合业务看优缺点才行。
业务场景
数据量
1k台设备，每台设备每5分钟一次全量指标数据，存储60天
- 纵表：602460/510002000=345.6亿
- 横表：345.6亿/2000=1728万
查询场景
- 按指标维度+时间范围分页查
按同一时间上报的指标数据（时间+指标名称）
方案
纵表
从数据量来看纵表数据量非常大，需考虑分表来解决查询效率问题。
如果简单按查询数据量每表2kw来算(数据量不能简单按2kw算，需要计算字段长度，索引的页数大小)，纵表需要分17280张表。按时间分页查询时，需要全表联合查询。按设备分
数据量：1k张表，每张3456万
7天分页查询：1k张表联合查询
缺点：数据量大；数据分布不均匀；分页查询慢按维度分
数据量：25张表，138240万=13.824亿
缺点：数据量大按维度+时间分
数据量：1500张表，2.304亿
7天分页查询：7张表关联查询
缺点：表数量太多；数据分布不均匀；
横表
不分表
缺点：字段列数多，MySQL是否支持呢？下面会列一下按维度分
数据量：25张表，每张表约80个字段，70万条数据
7天分页查询：不需要联表查询
缺点：数据分布不均匀；表字段多；按维度+细分维度分
细分指标只在计算时使用（同一时间上报的指标数据），分页查询时不使用
数据量：40张表，每张表约50个字段，44万条数据
7天分页查询：不需要联表查询
缺点：数据分布不均匀；字段相对减少；
MySQL规范
每张表支持最大列数
每行字节数
