地端 (on-prem) 的 MySQL OLTP 叢集負載很高；您需要在不影響營運的情況下執行分析。您應該採用哪種方法？

將 ETL 工具與 Google BigQuery 結合使用是最佳解決方案。BigQuery 是一種高度可擴展、完全託管的分析資料倉儲，專為處理大量資料而設計，非常適合 OLAP 工作負載。透過使用 ETL 工具將資料從地端 MySQL 叢集載入 BigQuery，您可以在不影響現有 OLTP 叢集效能的情況下執行複雜分析。 在 MySQL 叢集中新增節點並建立 OLAP cube 會增加 OLTP 叢集的負載，這與「不影響營運」的要求相悖。將地端 Hadoop 叢集連接到 MySQL 並在地端執行 ETL 仍然會增加地端資源的負載，並且可能無法提供 BigQuery 的可擴展性和效能。將每晚的 mysqldump 備份掛載到 Cloud SQL 並使用 Cloud Dataproc 處理，雖然可行，但會引入資料延遲（僅限於前一晚的資料），並且可能比直接的 ETL 到 BigQuery 效率低。