tablestore中目前报表的实时统计更新更适合用哪种中间件呢？

在Tablestore中进行报表的实时统计更新，结合您的场景特点（一个用户一张表，每张表大约有3亿数据量），推荐使用阿里云实时计算Flink作为中间件来实现这一需求。原因如下：

1. 实时处理能力：实时计算Flink能够提供低延迟、高吞吐的流式数据处理能力，非常适合对大规模数据进行实时统计和分析。

2. 无缝集成：根据参考资料，实时计算Flink可以直接与Tablestore集成，通过SQL作业轻松实现数据的抽取、转换和加载（ETL）过程，如从Tablestore源表读取数据，经过聚合统计后，将结果写回到Tablestore的目标表中。这表明了两者间良好的兼容性和便捷性。

3. 灵活性与易用性：通过编写简单的SQL作业，您可以快速实现复杂的数据处理逻辑，如时间窗口聚合（如按5秒窗口统计价格总和和订单数量），无需关注底层分布式系统的复杂性。

4. 资源优化与管理：虽然文档提到Session集群不适用于生产环境的长期作业部署，但您可根据实际业务需求选择合适的集群类型，确保生产环境的稳定性与效率。

综上所述，对于Tablestore中包含大量数据（每表约3亿行）的报表实时统计更新任务，采用阿里云实时计算Flink作为中间件是高效且可行的方案。请确保在设计作业时考虑数据规模、实时性要求以及成本预算，合理配置资源以达到最佳性能。