MySQL 业务数据，报表方案

这是一个非常经典且棘手的技术挑战。单表 5000 万数据 在关系型数据库（如 MySQL/PostgreSQL）中属于"尴尬区"------它虽然不是海量大数据，但对于多表关联（Join） + 动态字段解析 + 复杂报表聚合来说，足以拖垮整个业务数据库的性能。

直接在业务库（OLTP）硬跑报表是行不通的。你需要采用 "读写分离" + "维度建模" 的思路。

以下是针对这种情况的系统性解决方案，按推荐程度排序：

这是目前处理 5000 万 ~ 亿级数据报表最主流、最高效的方案。关系型数据库（Row-based）不擅长分析，而列式存储（Columnar）数据库天生就是为报表设计的。

推荐技术栈： StarRocks / Apache Doris / ClickHouse

报表查询最怕 Join。在 OLAP 层，我们需要将多表关联的数据"摊平"。

数据同步： 使用 CDC 工具（如 Flink CDC, Canal, Debezium）实时将业务库（MySQL/PG）的数据同步到 OLAP 引擎。
处理动态字段：
- 方案 A（推荐）： 现代 OLAP 数据库（如 Doris/StarRocks）对 JSON 类型或 Map 类型有极好的支持。你可以直接把动态字典存为 JSON，查询时直接解析，速度极快。
- 方案 B（预处理）： 在同步过程中（Flink SQL 阶段），将高频查询的动态字段"提拔"为独立列。

如果你的报表需求中包含大量的全文检索 、多维度任意组合筛选，ES 是一个很好的选择。

数据结构： ES 不支持 Join（虽然有 Nested/Parent-child，但性能损耗大）。你需要将多表数据在写入 ES 前组装成一个大的 JSON 文档。
动态字段处理： ES 天生支持动态 Mapping。所有的字典项 dynamic field 都可以直接作为 Document 的属性存储。

如果你没有资源引入新的架构组件，必须在原有数据库（如 MySQL）上解决，你需要付出极大的运维代价。

不要每次查报表都去 Join 5000 万行的数据。

对于字典项记录的动态字段（通常是 EAV 模型：Entity_ID, Attribute_Key, Attribute_Value），这是性能杀手。

严禁在查询时做 Pivot（行转列）操作。
解决方案： 利用数据库的 JSON 特性（MySQL 5.7+ / PG）。
- 将分散的 EAV 字典行，聚合 update 到主表的一个 JSON 字段中。
- 利用 Generated Column（生成列） 为 JSON 中常用的 Key 创建物理索引。

建立一个只读从库（Read Replica），报表查询强制走从库，避免慢 SQL 阻塞主库写入。

特性	方案一：OLAP (StarRocks/Doris)	方案二：Elasticsearch	方案三：传统 DB 优化
多表关联能力	极强 (支持星型模型 Join)	弱 (需打宽表)	弱 (5000万 Join 慢)
动态字段支持	强 (原生 JSON/Map 支持)	极强 (原生支持)	差 (需转 JSON 或行转列)
查询速度	秒级/毫秒级	秒级	分钟级/超时
运维成本	中 (需维护新组件)	中高	低 (但开发成本高)
适用场景	复杂统计报表、BI 看板	搜索+筛选、简单统计	T+1 离线报表、数据量小

考虑到你有 5000 万数据 且涉及 动态字段 ，我强烈建议采用 方案一 (OLAP)。

具体步骤：

ETL 阶段： 使用 Flink CDC 或 DataX，将 MySQL 中的主表和字典表同步到 StarRocks（或 Apache Doris）。
建模阶段： 在 StarRocks 中创建一个明细模型（Duplicate Key）或聚合模型（Aggregate Key）。
宽表处理：
- 如果是StarRocks，可以直接利用其多表 Join 优化能力，无需物理打宽，直接在 OLAP 层 Join。
- 对于动态字段，在 StarRocks 中定义为 JSON 类型列。
查询阶段： 报表系统通过 SQL 直接查询 StarRocks，利用其向量化引擎加速。

Next Step:

你可以告诉我目前使用的数据库类型（是 MySQL, Oracle 还是 PG？）以及报表的实时性要求（是需要 T+0 实时查看，还是 T+1 隔天看即可？），我可以为你提供更具体的表结构设计或 SQL 优化建议。