Armazenamento eficiente de dados de séries temporais:mySQL ou arquivos simples? Muitas tabelas (ou arquivos) ou consultas com condição WHERE?

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  milhares de tabelas - bem, isso viola o propósito dos bancos de dados e dificulta o trabalho. Você também não ganha nada. Ainda há busca de disco envolvida, desta vez com muitos descritores de arquivo em uso. Você também precisa saber os nomes das tabelas, e existem milhares delas. Também é difícil extrair dados, para que servem os bancos de dados - estruturar os dados de tal forma que você possa facilmente fazer referência cruzada aos registros. Milhares de mesas - não eficientes de perf. ponto de vista. Não é eficiente do ponto de vista de uso. Má escolha.
  
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  um arquivo csv - provavelmente é excelente para buscar os dados, se você precisar de conteúdo inteiro de uma só vez. Mas está longe de ser remotamente bom para manipular ou transformar os dados. Dado o fato de que você depende de um layout específico - você deve ser extremamente cuidadoso ao escrever em CSV. Se isso crescer para milhares de arquivos CSV, você não fez um favor a si mesmo. Você removeu toda a sobrecarga do SQL (que não é tão grande), mas não fez nada para recuperar partes do conjunto de dados. Você também tem problemas para buscar dados históricos ou fazer referência cruzada a qualquer coisa. Má escolha.
  

CREATE TABLE sensors ( 
    id int unsigned not null auto_increment,
    sensor_title varchar(255) not null,
    description varchar(255) not null,
    date_created datetime,
    PRIMARY KEY(id)
) ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = UTF8;

CREATE TABLE sensor_readings (
    id int unsigned not null auto_increment,
    sensor_id int unsigned not null,
    date_created datetime,
    reading_value varchar(255), -- note: this column's value might vary, I do not know what data type you need to hold value(s)
    PRIMARY KEY(id),
    FOREIGN KEY (sensor_id) REFERENCES sensors (id) ON DELETE CASCADE
) ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = UTF8;