本文讨论了在使用TimescaleDB存储大量传感器二进制数据时遇到的查询性能问题。用户创建了一个包含时间戳（ts）、传感器ID（sensor_id）和数据（data）的表，并利用TimescaleDB的hypertable特性进行优化。然而，在执行按传感器ID和时间范围搜索记录时，查询优化器默认优先使用时间索引（ts_idx），然后在筛选传感器ID，导致效率低下且锁占用过多，影响日常使用。文章寻求解决此类查询性能瓶颈的有效方法，特别是如何让优化器优先考虑传感器ID进行筛选。

📊 **TimescaleDB 数据模型与查询痛点**：用户使用 TimescaleDB 存储约100个音频传感器的数据，日增约十万行。核心问题在于，当需要查询特定传感器在特定时间段内的记录时，TimescaleDB 的查询优化器倾向于先扫描时间索引（ts_idx），再根据传感器ID进行过滤。这种策略不仅效率低下，而且在处理大量数据时，对时间索引的频繁访问会导致过多的锁占用，进而引发日常使用中的报错。

💡 **优化器行为与期望的查询逻辑**：当前优化器的执行计划显示，它首先基于时间范围（ts）在分块（chunk）上进行索引扫描，然后应用传感器ID（sensor_id）作为过滤条件。用户认为，逻辑上更优的策略应该是先根据传感器ID进行定位，再在该传感器的数据范围内查找时间戳，这样可以大大缩小扫描范围，提高查询效率并减少锁的争用。

🚀 **TimescaleDB 性能调优方向**：文章的核心诉求是寻求解决 TimescaleDB 查询性能瓶颈的有效方法。用户希望能够调整 TimescaleDB 的配置或查询策略，使其能够根据传感器ID（sensor_id）优先进行数据筛选，而不是默认依赖时间戳（ts）的索引。这可能涉及到对索引策略、分区设置或查询语句本身的优化，以达到更高效的数据检索和更低的系统资源占用。

如题，新手接触 TimescaleDB ，目前是用这套方案做了一套存音频传感器的数据的工具，大概有 100 个左右的传感器，存二进制数据，日增大概十万行左右。

目前遇到比较大一个问题是，常见的搜索场景是“搜索传感器 A 在某月某日到某月某日期间的所有记录”。但是目前搜索优化器是先从时间的总序列开始查，然后再筛选其中的 A 传感器。而我觉得逻辑上显然是先搜索 A 传感器再筛选时间更优。

前者不光是慢的问题，而且现在有个大问题是走时间索引的话，每个操作占用锁的数量太多了，就算把参数调大了，日常使用也经常报错。

问下万能的 v2 ，有什么办法解决吗？

附：创建表的命令：

CREATE TABLE sensor_data (    ts          TIMESTAMPTZ       NOT NULL,    sensor_id   INTEGER           NOT NULL,    data        VARCHAR(64)       NOT NULL,    PRIMARY KEY (sensor_id, ts));SELECT create_hypertable(    'sensor_data',    'ts',    partitioning_column => 'sensor_id',    number_partitions => 16,      chunk_time_interval => INTERVAL '7 day' );

解释搜索命令得到如下结果：

EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)SELECT * FROM sensor_dataWHERE sensor_id = '001'  AND ts >= '2024-12-06 00:00:00+08'::timestamptz  AND ts <  '2024-12-07 00:00:00+08'::timestamptz;                                                                           QUERY PLAN                                                                             ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Index Scan using _hyper_3_23024_chunk_sensor_data_ts_idx on _hyper_3_23024_chunk  (cost=0.28..6.71 rows=144 width=45) (actual time=0.032..0.062 rows=144 loops=1)   Index Cond: ((ts >= '2024-12-06 00:00:00+08'::timestamp with time zone) AND (ts < '2024-12-07 00:00:00+08'::timestamp with time zone))   Filter: (sensor_id = 1)   Buffers: shared hit=6 Planning:   Buffers: shared hit=1076 read=1 Planning Time: 7.689 ms Execution Time: 11.201 ms(8 rows)

如各位所见的就是不管怎么调，一开始都是走 ts_idx 索引，然后再 filter sensor_id

感觉 timescaleDB 是个好东西，但是这个问题卡住完全没法用啊。拜谢各位