本应用分析了您所提供的（4万台FTU、4种数据类型、15秒上报频率）电力数据的存储需求，并对比了关键数据库方案。以下是核心估算结果与建议。

每日数据增量

9.216 亿条

MySQL 每日存储 (估算)

370 - 550 GB

MySQL 规划

必须手动分区

TimescaleDB 规划

自动分区 (推荐)

存储容量详细估算

每日的存储需求是海量的。我们基于您提供的参数计算了数据增量，并估算了包含索引和数据库开销在内的实际磁盘占用空间。

1. 每日数据总量：9.22 亿

计算依据:

  • 设备数量: 40,000 台 FTU
  • 数据类型: 4 类 (SOE, 遥测, 遥信, 遥控)
  • 上报频率: 15 秒 / 次

计算过程:

每日上报次数 = (60/15) * 60 * 24 = 5,760 次/天

每次上报条数 = 40,000 * 4 = 160,000 条

每日总条数 = 160,000 * 5,760 = 921,600,000 条

2. 每日存储估算：370 - 550 GB

单条原始数据约 100-150 字节，但数据库索引和行开销会使其膨胀 2-3 倍。我们估算平均每行占用 400 字节。

注意：遥测(Telemetry)数据可能更宽，因此 370-550 GB 是一个合理的估算区间。

数据库方案对比

面对如此大规模的时序数据，选择正确的数据库至关重要。我们对比了传统的 MySQL 方案和专用的 TimescaleDB 方案。

痛点：必须手动管理

使用 MySQL 必须手动按时间范围进行分区，否则性能将急剧下降且无法运维。这带来了极高的管理复杂度。

  • 写入性能瓶颈: 随着索引树变深，`INSERT` 性能会持续下降。
  • 查询性能缓慢: 从千亿级单表中查询数据将非常缓慢。
  • 数据保留灾难: `DELETE` 旧数据会锁表数天，产生海量日志。
  • 运维复杂度高: 必须编写和维护定时脚本，以 `CREATE` 新分区和 `DROP` 旧分区。

交互式存储成本模拟

最大的区别在于存储成本。TimescaleDB 的压缩功能可以节省巨额开销。请调整下方滑块，模拟不同数据保留时长的总存储需求。

结论与建议

基于每天 9.22 亿行数据的海量规模，以及对运维复杂度、性能和成本的综合考量，我们的建议非常明确。

不推荐: MySQL

虽然技术上可行，但运维成本极高，存储成本（无压缩）非常高昂。性能调优和分区管理将是持续的噩梦，不适合此规模的时序场景。

强烈推荐: TimescaleDB

它是专为此类场景设计的。它完美解决了自动分区、自动数据保留的核心痛点，并且其**原生的列式压缩**功能将使您的存储成本降低一个数量级。