clickhouse 造一天数据试试看，单机 64 核 epyc 256G ram
建表，目前试下来效率最高的表结构
create table test4
(
time datetime CODEC (DoubleDelta, LZ4),
country UInt8 CODEC (DoubleDelta, LZ4),
province UInt8 CODEC (DoubleDelta, LZ4),
city UInt16 CODEC (DoubleDelta, LZ4),
uid UInt32
) engine = MergeTree() partition by toYYYYMMDD(time)
order by (time, country, province, city) settings index_granularity = 65536;

先造 10 亿数据，分布在一天内
insert into test4
select dateAdd(second, number / 1000000000, toDateTime('2024-04-02'))
, rand32() % 200
, rand32(1) % 250
, rand32(2) % 100
, number + 1
from numbers(1000000000);
-- 然后扩增到 32 倍
insert into test4 select * from test4;
insert into test4 select * from test4;
insert into test4 select * from test4;
insert into test4 select * from test4;
insert into test4 select * from test4;

SELECT count(*)
FROM test4

Query id: a4a01197-a22b-4a0d-9747-26555229ff58

┌─────count()─┐
│ 32000000000 │
└─────────────┘

1 row in set. Elapsed: 0.004 sec.
一共 320 亿
等后台 merge 完才 14.28 GiB 磁盘占用
楼主要的查询
WITH r AS
(
SELECT count() AS c
FROM test4
WHERE country = 100
GROUP BY uid
)
SELECT avg(c)
FROM r

Query id: c634e7a7-13fa-4d40-9f30-e6e43105ffe9

┌─avg(c)─┐
│ 32 │
└────────┘

1 row in set. Elapsed: 0.168 sec. Processed 160.30 million rows, 801.18 MB (954.12 million rows/s., 4.77 GB/s.)
0.168 秒完成

这样看起来，一年的数据单机也问题不大
注意，不同的建表语句尤其是 CODEC 非常影响存储空间和性能

这个量，clickhouse 集群，做好表的设计，选好排序键、字段编码和压缩，按天分区，这个量写入和查询问题应该都不是很大。顺便，兄弟你这是在做天网么

@woodytang pg 下，如果可以用程序生成返回列然后拼接 SQL ，那么很简单
//创建测试表
create table test3("user" text,amount int,datetime timestamp);
insert into public.test3 (user, amount, datetime)
values ('A', 10, '2021-02-12 10:00:00.000000'),
('A', 20, '2021-03-12 10:00:00.000000'),
('B', 30, '2021-05-12 10:00:00.000000'),
('B', 10, '2021-06-12 10:00:00.000000'),
('C', 10, '2021-06-12 10:00:00.000000'),
('C', 20, '2021-06-12 10:00:00.000000'),
('C', 5, '2021-05-12 10:00:00.000000');
//使用 crosstab 进行 pivot
select *
from crosstab($$select "user",date_trunc('month',datetime)::date::text,sum(amount)
from test3 group by 1,2 order by 1,2 $$,
'select distinct date_trunc(''month'',datetime)::date::text from test3 order by 1') as ct(
"user" text,
"2021-02" text,
"2021-03" text,
"2021-05" text,
"2021-06" text
);
//结果
user | 2021-02 | 2021-03 | 2021-05 | 2021-06
------+---------+---------+---------+---------
A | 10 | 20 | |
B | | | 30 | 10
C | | | 5 | 30

如果要动态生成返回列名，那么确实是相当的麻烦，因为 pg 的查询必须显式制定列，只能用非常别扭的方式
-- 创建一个函数，实际查询的 SQL ，可以反复使用
create or replace function crosstabquery(_t anyelement) returns setof anyelement as
$$
declare
column_list text;
begin
select string_agg(format('%I text', d), ',')
into column_list
from (select distinct date_trunc('month', datetime)::date::text d from test3 order by 1) r;
return query execute ($b$select *
from crosstab($a$select "user",date_trunc('month',datetime)::date::text,sum(amount)
from test3 group by 1,2 order by 1,2 $a$,
'select distinct date_trunc(''month'',datetime)::date::text from test3 order by 1') as ct("user" text,$b$ ||
column_list||')' );
end ;
$$
language plpgsql;
-- 创建返回类型，每次使用前调用
do
$$
declare
column_list text;
begin
select string_agg(format('%I text', d), ',')
into column_list
from (select distinct date_trunc('month', datetime)::date::text d from test3 order by 1) r;
drop type if exists __t;
execute format('create type __t as ("user" text, %s)', column_list);
end
$$ language plpgsql;
-- 返回实际结果
select * from crosstabquery(null::__t);
user | 2021-02-01 | 2021-03-01 | 2021-05-01 | 2021-06-01
------+------------+------------+------------+------------
A | 10 | 20 | |
B | | | 30 | 10
C | | | 5 | 30
(3 rows)

不过如果可以动态生成 sql ，就别用下面这个方案，实在是别扭

这不是一句 sql 查询就能解决的事情吗，为啥要变复杂？

你这量，只要不是要求一次几亿的数据聚合秒级结果，直接 pg+时间列 brin 索引解决了，然后老数据定期归档

云场景、实时性要求不高的场景有成本和灵活性优势，非云场景或者实时性要求高的场景就不适合了

补一个 window 的，i510 代标压 edge ，12 分

@zzxqd 主要影响的是加载时间和复杂 webapp 的响应速度，同时反过来也会影响能效，顺便，现在兼容性最差和功能缺失的可不一定是 webkit ，https://web.dev/blog/interop-2023

@zzxqd 看一下刚更新的 speedometer3.0 ，已经更加贴近各种实际场景了，也是 G 、M 等共同参与的 https://webkit.org/blog/15131/speedometer-3-0-the-best-way-yet-to-measure-browser-performance/

@yjhatfdu2 更正：50 米内点的数量

@249239432 我单机 pg 查了 1000w 个点，每个点附近 50 个点的数量（平均 5 个左右）也就 20 分钟
explain analyse select id,(select count(*) from geo where st_dwithin(point,g.point,50)) from geo g;
QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Seq Scan on geo g (cost=0.00..165365708334.00 rows=10000000 width=12) (actual time=1.076..1049434.731 rows=10000000 loops=1)
SubPlan 1
-> Aggregate (cost=16536.54..16536.55 rows=1 width=8) (actual time=0.105..0.105 rows=1 loops=10000000)
-> Index Scan using geo_point_idx on geo (cost=0.54..16534.04 rows=1000 width=0) (actual time=0.027..0.104 rows=14 loops=10000000)
Index Cond: (point && _st_expand(g.point, '50'::double precision))
Filter: st_dwithin(point, g.point, '50'::double precision, true)
Rows Removed by Filter: 7
Planning Time: 0.756 ms
Execution Time: 1049626.246 ms
(9 rows)

Time: 1049627.962 ms (17:29.628)

@249239432 计算次数和算法是很有关的，比如你要圈每一个点附近 50 米的所有点，你可以两次 for 循环每两个之间算一次，也可以排序/索引之后，每个点只需要用 LogN 次查询

@shinelamla 你这样的问题也是高并发下，失败概率会很高

如果是 pg 的话，可以考虑用 advisory_lock,读之前针对 user_id 的值加锁，更新完解锁，这样不会对表或者行加高级的锁，避免影响其他业务，也可以避免引入 redis 带来的通讯开销，应该是性能非常高的方案了

@shinelamla 这个是个典型的不可重复读问题，在 RR 的隔离等级下，这种情况不被允许，一般来说，后一个提交的事务会失败，以避免数据不一致

如果不是必须先获取当前 version 做业务操作然后再更新，那么直接 update version set version=version+1 where xxxx 就可以了，如果必须先获取 version 再做一些业务操作再更新，就得开事务了，然后高并发的情况还得考虑事务失败概率高的问题，可以根据你的数据库实际情况考虑使用显式锁来减少事务冲突导致的失败

开事务

@249239432 你估计没排序吧，你这算法复杂度有点高排个序应该就是 ONLogN 了

@249239432 你这也太离谱了，我给你看看 postgis 的测试结果，笔记本上运行（ m1max ）。
创建一个测试表，并用使用 WGS84 坐标系，创建 1000w 条测试数据，平均分布在经度 120-130 ，纬度 60-70
postgres=# create table geo(id serial primary key,point geography);
CREATE TABLE
Time: 8.159 ms
postgres=# insert into geo(point) select st_point(120+10*random(),60+10*random(),4326) from generate_series(1,10000000);
INSERT 0 10000000
Time: 22743.621 ms (00:22.744)
postgres=# select count(*) from geo;
count
----------
10000000
(1 row)

Time: 184.563 ms
直接查找 500m 内的点
postgres=# select id,st_astext(point) from geo where point<->st_point(121,61,4326) <500;
id | st_astext
---------+----------------------------------------------
462445 | POINT(120.99758165008446 60.99813696562379)
1438617 | POINT(121.00541966217078 61.00254115685877)
6427771 | POINT(121.0057518866478 60.99946005998968)
7239910 | POINT(121.00062919717045 61.00302782747821)
480378 | POINT(121.00686930870204 60.99929456226042)
6463221 | POINT(121.00448273536959 60.99901955735362)
7497972 | POINT(121.00128087999187 61.000266168985476)
9546292 | POINT(121.00044691737057 61.00368666618427)
9594039 | POINT(121.00070061094034 60.996584053665245)
(9 rows)

Time: 897.110 ms
创建 GIST 索引后使用 ST_DWithin 函数可以使用索引加速
postgres=# select id,st_astext(point) from geo where ST_DWithin(point,st_point(121,61,4326),500) ;
id | st_astext
---------+----------------------------------------------
7497972 | POINT(121.00128087999187 61.000266168985476)
9594039 | POINT(121.00070061094034 60.996584053665245)
6463221 | POINT(121.00448273536959 60.99901955735362)
9546292 | POINT(121.00044691737057 61.00368666618427)
1438617 | POINT(121.00541966217078 61.00254115685877)
7239910 | POINT(121.00062919717045 61.00302782747821)
462445 | POINT(120.99758165008446 60.99813696562379)
480378 | POINT(121.00686930870204 60.99929456226042)
6427771 | POINT(121.0057518866478 60.99946005998968)
(9 rows)

Time: 10.359 ms
只要 10 毫秒，比你们快至少 3 亿倍

只能说废公司是贵物