大量のユーザー ログ データを統計的にフィルタリングする方法

ユーザー ログ データの大規模なバッチを統計的にフィルタリングする方法
たとえば、100 万人のユーザー

テーブルは次のようにデザインされました:
表aは100Wユーザーの基本情報です(uidは一意です)
uid、名前、地域、サービスプロバイダー....


表 b 各ユーザーは約 100 個のデータ、つまり 100W*100=1 億個のデータを持っています。各データ内容は（ユーザーID、開店時間、閉店時間）
uid,time1,time2
uid,time1,time2
...

要件: 24 時間のユーザー数をカウントし、特定の地域および特定のサービス プロバイダーに従って 24 時間のユーザー数をカウントできること。例を挙げると、どういう意味ですか。

引用:

これを 1 日 1 回実行し、統計結果をテーブル レコードに入れ、次回は毎回カウントせずにテーブルから直接読み取ります。

インデックスの構築とデータのキャッシュはどちらも最適化方法であり、1 日に 1 回実行し、統計結果をテーブル レコードに入力し、次回は毎回カウントせずにテーブルから直接読み取ります。 1 億のデータは多くはありませんが、合理的な指標を確立する必要があります。