• ‌选型‌：PostgreSQL 或 MySQL（InnoDB集群）

• 主从架构（1主+2从），SSD存储

• 分区表按时间划分（如按月），避免单表过大

• 支持高并发写入（300并发对PG/MySQL无压力）

• 事务完整性（填报需ACID保证）

• JSON字段支持（若填报数据半结构化）

• ‌理由‌：

• ‌配置建议‌：

• ‌选型A（低成本优先）‌：‌TimescaleDB‌（基于PostgreSQL的时序扩展）

• 需要保留原始数据的明细查询

• 简单到中等复杂度的聚合分析

• 原生支持时间序列数据压缩（可节省50%+存储）

• 兼容SQL，可直接对接BI工具（如Tableau）

• 支持持续聚合（Continuous Aggregates）预计算报表

• ‌优势‌：

• ‌适用场景‌：

• ‌选型B（高性能需求）‌：‌ClickHouse‌

• 需配合ETL将数据从OLTP层同步（如Debezium+Kafka）

• 不适合高频单条查询

• 列式存储+向量化引擎，适合海量数据聚合（秒级响应）

• 高压缩比（尤其对数值型字段）

• ‌优势‌：

• ‌注意事项‌：

• ‌选型‌：‌对象存储（如S3/MinIO）+ Parquet格式‌

• 存储成本低于数据库（如3TB数据在S3约$60/月）

• 可通过Spark/Presto按需查询

• ‌理由‌：

1. ‌ETL流程‌：

• 使用‌Debezium‌捕获OLTP层变更，写入Kafka

• ‌Flink‌处理实时聚合后写入分析层

• 每日定时将旧数据（如1年前）从分析层归档到MinIO

2. ‌优化点‌：

• 在ClickHouse/TimescaleDB中预建聚合物化视图

• 对分析层按时间分片（如年表），便于管理

1. ‌未来3年扩容‌：

• OLTP层：垂直升级（CPU/内存）

• OLAP层：ClickHouse改用分布式集群

2. ‌技术栈统一‌：

• 若团队熟悉Java生态，可考虑‌Doris‌（兼容MySQL协议，OLAP+轻量ETL一体化）

• ‌数据一致性‌：通过Kafka确保OLTP到OLAP的可靠同步

• ‌性能瓶颈‌：对高频查询的报表单独建预计算表

如需进一步细化某部分设计（如ETL实现细节或云服务选型），可补充说明具体场景。