NoSQL ist eine interessante Option wenn du ein Feature brauchst das ein RDBMS nicht bietet z.B. hohe Verfügbarkeit (d.h. du kannst es nicht tolerieren dass die Datenbank ein paar mal im Jahr für 30s wegen failover für schreibenden Zugriff nicht erreichbar ist).
NoSQL kann auch interessant sein wenn Performance eine Rolle spielt. Hierbei ist es allerdings wichtig dass du genau weißt wie deine Daten strukturiert sind und wie du auf diese Zugreifen möchtest. Falls du dir darüber im klaren bist, kannst du dann eine Datenbank wählen die genau darauf optimiert ist. Die ist dann darin besser dafür schlechter in anderen Dingen oder unterstützt bestimmte Dinge überhaupt nicht. Wenn dir also Schema und Zugriff nicht wirklich klar sind oder sich die mal ändern, könntest du dann an die Grenzen der Datenbank stoßen und hast möglicherweise ein riesiges Problem.
RDBMS wie Postgres sind eher allrounder, nicht unbedingt schnell und nicht in allem sonderlich gut aber so flexibel dass sich fast jedes Problem (auch die die du vielleicht erst in Zukunft haben wirst) damit lösen lässt.
Darüberhinaus sollte dir bewusst sein dass Datenbanken komplex in der Benutzung und Administration sind. Besser du wählst eine Datenbank die du benutzen und administrieren kannst auch wenn sie vielleicht nicht ganz optimal ist.
In deinem Fall hängt viel davon ab wieviele Daten du hast und wie du auf die Zugreifen willst. Du hast im Prinzip eine Timeseries und je nachdem wie groß die wird und wie die Zugriffe aussehen, kann es schon sinnvoll sein eine Datenbank zu nutzen die dafür spezialisiert ist.
Falls du Postgres nutzen willst würde ich empfehlen dich mit
Partitioning (auch relevant:
pg_partman) zu beschäftigen. Ein Blick auf
TimescaleDB könnte auch interessant sein, dass ist eine Extension die Postgres um Funktionen erweitert die für Timeseries interessant sind.
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