构建财务数据数据库
Structuring database for financial data
我已经收集了一段时间并打算继续收集的 CSV 文件中保存了很多股票价格数据，但现在保存在数据库中而不是 CSV 中。
有 73 个文件（每个资产一个文件），每个文件大约有 200 万行。所有这些数据的格式都相同：
date, timestamp, open, high, low, close, volume
我想为每个 CSV 文件创建一个单独的 table，因为：
- 对于我想到的用途，我一次不需要多个资产。
- 我知道 1.4 亿行对于 RDBMS 来说不是一个沉重的负载，但我认为搜索 table 的 2M 记录而不是 140M 的记录会有更好的性能。
- 按资产分隔我可以有一个具有唯一约束（如日期或时间戳）的列并防止记录重复。
这些观点中的任何一个是错误的假设还是错误的做法？是否有令人信服的理由将它们全部保存在一个 table 中？
我读过这个question，虽然类似的问题不认为答案适用于我的情况。
如果不清楚，我对 DB 没有太多经验，因此非常感谢指导和教育答案。
我会将它们存储在一个 table 中，因为我不必维护 73 个 table。
如果你每天或每周甚至每月更新你的数据，你将不得不从 73 个 csv 文件插入到 73 tables，或者为此目的维护一个自动化脚本，我认为这对这个来说有点太多了.
- 对于我想到的用途，我不会一次需要多个资产。 -> 我不明白这个。
- 按资产分隔我可以有一个具有唯一约束（如日期或时间戳）的列并防止记录被复制。 -> 如果您将它们存储在单个 table 中，您可以添加一列 asset_id，它将标识哪个资产和日期，时间戳是数据。
- 我知道 1.4 亿行对于 RDBMS 来说不是一个沉重的负载，但我认为搜索 table 的 2M 记录而不是 140M 的记录会有更好的性能。 -> 您可以根据日期和 asset_id 对 table 进行分区，但这是一个更广泛的讨论，根据您提供的详细信息，我会这样做。
我已经收集了一段时间并打算继续收集的 CSV 文件中保存了很多股票价格数据，但现在保存在数据库中而不是 CSV 中。 有 73 个文件（每个资产一个文件），每个文件大约有 200 万行。所有这些数据的格式都相同：
date, timestamp, open, high, low, close, volume
我想为每个 CSV 文件创建一个单独的 table，因为：
- 对于我想到的用途，我一次不需要多个资产。
- 我知道 1.4 亿行对于 RDBMS 来说不是一个沉重的负载，但我认为搜索 table 的 2M 记录而不是 140M 的记录会有更好的性能。
- 按资产分隔我可以有一个具有唯一约束（如日期或时间戳）的列并防止记录重复。
这些观点中的任何一个是错误的假设还是错误的做法？是否有令人信服的理由将它们全部保存在一个 table 中？
我读过这个question，虽然类似的问题不认为答案适用于我的情况。
如果不清楚，我对 DB 没有太多经验，因此非常感谢指导和教育答案。
我会将它们存储在一个 table 中，因为我不必维护 73 个 table。 如果你每天或每周甚至每月更新你的数据，你将不得不从 73 个 csv 文件插入到 73 tables，或者为此目的维护一个自动化脚本，我认为这对这个来说有点太多了.
- 对于我想到的用途，我不会一次需要多个资产。 -> 我不明白这个。
- 按资产分隔我可以有一个具有唯一约束（如日期或时间戳）的列并防止记录被复制。 -> 如果您将它们存储在单个 table 中，您可以添加一列 asset_id，它将标识哪个资产和日期，时间戳是数据。
- 我知道 1.4 亿行对于 RDBMS 来说不是一个沉重的负载，但我认为搜索 table 的 2M 记录而不是 140M 的记录会有更好的性能。 -> 您可以根据日期和 asset_id 对 table 进行分区，但这是一个更广泛的讨论，根据您提供的详细信息，我会这样做。