在表格存储中最好是支持通过SQL做统计聚合，表格存储有没有什么好的做数据分析的方案？

Search就支持统计聚合，使用SQL有些算子会下推到Search。此回答整理来自钉群“表格存储技术交流群-2”

阿里云表格存储（Table Store）原生支持类SQL查询语言（OTSQL），可以进行基本的统计和聚合操作，如COUNT、SUM、AVG、MAX、MIN等。但是，对于复杂的OLAP分析和大数据处理，表格存储还提供了与其他阿里云服务相结合的数据分析方案：

1. AnalyticDB for MySQL：

   • 如果需要对表格存储中的数据进行深度分析和复杂查询，可以将数据实时或周期性地同步到阿里云AnalyticDB for MySQL中，这是一个面向海量数据实时在线分析（Real-Time OLAP）的产品，支持标准SQL，能够实现亚秒级查询延迟和PB级数据处理能力。

2. MaxCompute：

   • 对于离线批量数据分析，可以将表格存储中的数据通过DataWorks或DataX等工具导入至MaxCompute（原名ODPS），MaxCompute是阿里云提供的一种大数据处理服务，支持SQL和MR编程模型，适合大规模数据的批处理分析。

3. EMR Spark / Flink：

   • 通过阿里云EMR集群搭建Spark或Flink环境，将表格存储数据作为数据源进行处理和分析，实现更加灵活和强大的数据处理能力。

4. 实时流计算：

   • 结合阿里云的实时计算服务，例如DataHub和StreamCompute（Blink），可以实现实时的数据摄入和分析。

5. Quick BI：

   • 数据分析可视化方面，可以将处理后的数据对接至阿里云Quick BI进行报表制作和仪表板展示。

总结起来，表格存储适合基础的查询和聚合操作，而对于复杂的分析场景，可以通过整合阿里云的其他大数据产品和服务来构建一个全面的数据分析解决方案。