Для таблицы events с 2 млрд строк и ежедневным приростом в 10 млн строк, где часто выполняются запросы по диапазону дат, оптимальным будет партиционирование по дате. Обычно используют партиционирование по дням или месяцам, в зависимости от объема данных и характера запросов.

Основные рекомендации:

Партиционирование по дате — создайте партиции по дате события (например, по дню или месяцу). Это позволит быстро выбирать нужные партиции при запросах по диапазону дат.
Автоматическое создание партиций — настройте механизм, который будет автоматически создавать новые партиции для новых дат, чтобы не останавливать работу.
Архивирование старых данных — для очень старых партиций можно настроить архивирование или перенос в холодное хранилище.
Индексация — создайте индексы на колонках, которые часто участвуют в фильтрах и соединениях, кроме колонки с датой.

Пример для PostgreSQL с партиционированием по месяцу:

CREATE TABLE events (
    id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
    event_date DATE NOT NULL,
    data JSONB
) PARTITION BY RANGE (event_date);

CREATE TABLE events_2024_06 PARTITION OF events
    FOR VALUES FROM ('2024-06-01') TO ('2024-07-01');

-- Создавать новые партиции ежемесячно

Такой подход позволит запросам по диапазону дат обращаться только к релевантным партициям, значительно ускоряя выполнение и снижая нагрузку на систему.

Как организовать партиционирование таблицы events с 2 млрд строк, растущей на 10 млн строк в день, при частых запросах по диапазону дат?