单维度聚合分析
为什么选择搜索引擎
单维度聚合分析应该是各种分析统计中最为简单、直接。 对于主动搜索、被动搜索一体的应用场景，有登录和无登陆等统一兼顾。并且提供接口服务，按需返回维度信息，并且可以复用。 无疑采取搜索引擎，依赖搜索引擎的facet统计功能，最为直接、快捷、有效、低沉本。前提是对搜索引擎比较熟悉，否则光一个 搜索引擎就折腾死人了。单维度聚合分析意义
单维度分析意义主要在掌握数据属性、用户属性、热点发现。 例如：某个产品上某个用户一段时间搜索词聚合，然后对聚合词语义分析，将可以分析出该用户的某些历史偏好、行为特征、消费 倾向、社区角色等。 例如：一段时间内产品上用户在搜什么，那些是热点词，是否与运营活动相关，是否是产品的重点词范畴等。 例如：将关键词、时间、产品倒排起来，那么就可以知道任何时间段内，具体产品活跃的关键词分布，间接知晓产品的“语义集合” 例如：将关键词、用户、时间倒排起来，那么很容易知晓那些词偏女性、那些词偏男性、那些词中性，用户那个时候搜的多、是那些词 例如：将关键词、排序、翻页、命中倒排起来，那么很容易发现点击热点、超时分析等。 。。。。 太多了陷阱
大家都关注结果去了，没有人喜欢过程，尤其是周期性、长期的过程。在淘宝上成交量、客单价为主题的大环境，任何和交易不相关 、任何不能直接影响交易、任何只是提升用户细微体验等等工作，都是一个“弱势”需求，甚至等于不是需求。 所以，技术即使实现，也不见得有人会关注、有人去用。KPI中不会因为用户体验而打分，KPI中不会因为改善排序效果而肯定。 因为本身这些不好评估效果，特别是短期内的效果。更本质的可能是这些“无关交易”！单维度聚合关键问题
维度的选择
既然是单维度聚合，那么维度的选择就非常重要了。这个需要不是技术一方面说的算，更多的依赖业务。 而往往习惯了运营为主、人肉、经验为主的 淘宝居多业务，对交易之位的属性关注度明显的不在意。 也甚至出现，计算出来的结果会在 白名单、黑名单过滤下，面目全非。 通常基本的维度不可少：时间、业务、人、关键词等。也即时间、地点、人物、事件。格式化
输入就是线上日志，输出就是格式化文档或者倒排索引结构。 在输入和输出之间就是转换。转换的过程其实非常麻烦的问题，只看一端只觉得问题很easy！ 麻烦之处：(1)提取规则
日志总是有许多莫名其妙的格式、内容、乱码。很难有一个100%的规则，满足所有请求日志。 即使有，也很难很容易的扩展到其他应用。例如solr 日志格式是有规律的，但是用户内容不一定有规律。 基于文本标签提取，自然会遇到内容的标签问题。提取完毕之后，schema结构具体应用是不一样的。(2)提取速度
越精细越耗时，并且java String对象处理起来比较方便，却速度上远远低于char，而char处理不是很方便。 对应solr query log 还是建议采取char为主、StringBuidler为核心变量。(3)适应性
一开始都是追求100%解析通过，实际总有那么一些内容，搅合常规处理方法。为了适应这些非常规的请求， 往往会将之前的处理规则打破或者添加更多条件，然后整体性能突然下降。建议：能处理的快速处理，不能处理的 单独输入到一个文本，对于这些非常规的特殊处理。
