mondrian 多维去重设计

最近使用mondrian做用户行为分析，使用到多维

事实表设计如下：

CREATE TABLE f_version(
"date_id" int,
"area_id" int,
"product_id" varchar(255) COLLATE "default",
"mac_id" varchar(255) COLLATE "default"
)

事实表f_version 包含三个维度 date_id（时间）和 area_id（地区）和 product_id（产品），，在mac_id 上取distinct-count值，做为指标—用户数。

这里的mac_id 为用户的网卡地址，以此来做为唯一用户标识，日期维度包含年，月，周，日统计用户数，这里需要做去重处理，

按天统计：如用户A 在一天中登录多次，只算一次登录（要求去重）

按周统计：如用户A在一天中多次登录，一周有多个天数登录，只算一次登录（要求去重）

按照上面的设计其实可以实现需求，但是问题出现在mac_id,目前公司产品用户有20w用户，按照上面的设计，每天ETL后的数据最少要增加20w条

目前的事实表 f_version 的数据已经达到1000w条，MDX查询的时候单个维度还能出来，2个维度基本上是出不来了，按照这样的增长趋势，很快事实表上亿条，请教下各位大大门，怎么改造才能实现，根据时间维度能去重用户呢？