如题，新手接触 TimescaleDB ，目前是用这套方案做了一套存音频传感器的数据的工具，大概有 100 个左右的传感器，存二进制数据，日增大概十万行左右。

目前遇到比较大一个问题是，常见的搜索场景是“搜索传感器 A 在某月某日到某月某日期间的所有记录”。但是目前搜索优化器是先从时间的总序列开始查，然后再筛选其中的 A 传感器。而我觉得逻辑上显然是先搜索 A 传感器再筛选时间更优。

前者不光是慢的问题，而且现在有个大问题是走时间索引的话，每个操作占用锁的数量太多了，就算把参数调大了，日常使用也经常报错。

问下万能的 v2 ，有什么办法解决吗？

附： 创建表的命令：

CREATE TABLE sensor_data (
    ts          TIMESTAMPTZ       NOT NULL,
    sensor_id   INTEGER           NOT NULL,
    data        VARCHAR(64)       NOT NULL,

    PRIMARY KEY (sensor_id, ts)
);

SELECT create_hypertable(
    'sensor_data',
    'ts',
    partitioning_column => 'sensor_id',
    number_partitions => 16,  
    chunk_time_interval => INTERVAL '7 day' 
);

解释搜索命令得到如下结果：

EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)
SELECT * FROM sensor_data
WHERE sensor_id = '001'
  AND ts >= '2024-12-06 00:00:00+08'::timestamptz
  AND ts <  '2024-12-07 00:00:00+08'::timestamptz;


                                                                           QUERY PLAN                                                                             

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 Index Scan using _hyper_3_23024_chunk_sensor_data_ts_idx on _hyper_3_23024_chunk  (cost=0.28..6.71 rows=144 width=45) (actual time=0.032..0.062 rows=144 loops=1)
   Index Cond: ((ts >= '2024-12-06 00:00:00+08'::timestamp with time zone) AND (ts < '2024-12-07 00:00:00+08'::timestamp with time zone))
   Filter: (sensor_id = 1)
   Buffers: shared hit=6
 Planning:
   Buffers: shared hit=1076 read=1
 Planning Time: 7.689 ms
 Execution Time: 11.201 ms
(8 rows)

如各位所见的就是不管怎么调，一开始都是走 ts_idx 索引，然后再 filter sensor_id

感觉 timescaleDB 是个好东西，但是这个问题卡住完全没法用啊。拜谢各位