我们的一个小程序在使用 MySQL 做数据存储，最大的单表 1-2 千万行，每天的增量不到 100W 行。
现在要做统计，可能会关联很多其他的表（活动，产品页面，用户等）。
直接在 navicat 中查，关联几个表，在 distinct 一下，就要一分钟了。
统计结果要做成 API，提供给网页端报表和 APP 端报表使用。
有什么更好的方案吗？
目前想到的临时方案是存储过程写结果表，定时更新。
比如一张表记录每天的新用户数和活跃用户数，一张表记录每天的订单情况。
这样做可以减轻数据库压力，但是不够灵活，运营方有一个需求要统计就需要写一个结果表。
也考虑过数据分层，构建多维数据仓库，然后使用微软的 SSAS 构建 CUBE，不知道这样做还能否通过 API 取 SSAS 中的数？
另外这种方案的成本怎么样？
再另外，现在这种数据量，有上 Hadoop 的必要吗？（目前开发团队主要技术栈是 Node,Python,.Net ）
现在要做统计，可能会关联很多其他的表（活动，产品页面，用户等）。
直接在 navicat 中查，关联几个表，在 distinct 一下，就要一分钟了。
统计结果要做成 API，提供给网页端报表和 APP 端报表使用。
有什么更好的方案吗？
目前想到的临时方案是存储过程写结果表，定时更新。
比如一张表记录每天的新用户数和活跃用户数，一张表记录每天的订单情况。
这样做可以减轻数据库压力，但是不够灵活，运营方有一个需求要统计就需要写一个结果表。
也考虑过数据分层，构建多维数据仓库，然后使用微软的 SSAS 构建 CUBE，不知道这样做还能否通过 API 取 SSAS 中的数？
另外这种方案的成本怎么样？
再另外，现在这种数据量，有上 Hadoop 的必要吗？（目前开发团队主要技术栈是 Node,Python,.Net ）
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