時間ベースのデータを効率的に保存する
レポートソリューションとして、「レポート」と呼ばれる最大5,000万件のレコードを含む大きなテーブルがあります。現在、私はPostgreSQLを パーティションテーブル 機能で毎日使用しています（テーブル名reports_20170101は、2017-01-01のすべてのレコードがそこに保存されることを意味します）。
クエリの例（41秒実行）
SELECT to_char(date_trunc('week', rpt_datetime), 'YYYY-WW') date_week,
SUM(rpt_revenue) revenue FROM reports
WHERE rpt_datetime < ?
GROUP BY date_week
EXPLAIN, ANALYZE結果：
https://Gist.github.com/onesvat/be234fbcb6c4d375f9d1dd4151d69391
間隔が小さければ問題ありませんが、間隔を大きくすると遅くなります（20秒以上）。
システムには、128GBのRAM、16スレッド、およびraid0を備えた4つのSSDディスクがあります。
システムが昨日および後方のテーブルを削除または更新することはないため、古いデータを再クエリする必要はありません。これらのタイプのクエリを妥当な時間で処理できるデータベースまたは拡張機能はありますか？
ほとんどの列には、日付などを含むインデックスがあります。実際、次のような追加のインデックスがあります。
btree (date_trunc('week'::text, timezone('Europe/Istanbul'::text, rpt_datetime)))
また、制約：
"reports_20170101_rpt_datetime_check" CHECK (rpt_datetime >= '2017-01-01 00:00:00+00'::timestamp with time zone AND rpt_datetime < '2017-01-02 00:00:00+00'::timestamp with time zone)
パーティションが日常的に効果的に読み取り専用になる場合は、マテリアライズド・ビューの使用を検討することをお勧めします。マテリアライズドビューの古いデータに対するこれらのクエリの結果を事前に計算できます。