Qual banco de dados é adequado para servir grandes métricas de séries temporais com rollups? [fechado]

Eu tenho uma grande tabela mysql contendo métricas diárias para um grande número de assuntos. Segue o esquema hipotético:

day DATE
subject_id INT
metric1
metric2
metric3

O que eu quero é encontrar os principais X assuntos (por métrica específica) para um intervalo de datas arbitrário. Algo assim:

SELECT subject_id, SUM(metric1) 
FROM t1 
WHERE day BETWEEN '2018-05-01' AND '2018-05-15'
GROUP BY subject_id
ORDER BY SUM(metric1) DESC
LIMIT 10

Dado o fato de que a tabela contém 10 milhões de assuntos e as métricas diárias dos últimos 365 dias, ela contém aproximadamente 3,6 bilhões de linhas. Não importa como eu indexe/particione, ainda haverá cenários que farão a consulta ser executada por muito tempo (por exemplo, usuário selecionando o período de 365 dias). O objetivo é que as consultas sejam concluídas em poucos segundos para que possam ser usadas para alimentar os painéis em tempo real.

Eu estava tentando fazer isso funcionar com o Amazon Aurora (MySql), mas não consegui otimizá-lo para executar quase tão rápido quanto necessário.

Parece que as melhores opções são BigQuery e Athena. Ainda assim, eu queria saber se existem alternativas especialmente adaptadas para esse caso de uso específico?

Os valores são atualizados, se sim, com que frequência?

Essa é uma boa pergunta. Temos muitos conjuntos de dados e, para a grande maioria deles, os dados são apenas anexados. No entanto, alguns conjuntos de dados maiores são atualizados 2 a 3 vezes ao longo dos primeiros 60 dias. Apenas 5% dos dados são realmente modificados, enquanto 95% dos dados permanecem os mesmos do dia da inserção.