我正在尝试将以下数据放入Solr中，以支持灵活的查询，并希望获得相同的输入。我有关于用户的数据说：
contentID (assume uuid),
platform (eg. website, mobile etc),
softwareVersion (eg. sw1.1, sw2.5, ..etc),
regionId (eg. us144, uk123, etc..)
....
以及其他很少的此类领域。这些数据是部分预聚合的(读取Hadoop作业)：因此，让我们假设"contentID=uuid123 and platform=mobile and softwareVersion=sw1.2 and regionId=ANY"的数据格式为：
timestamp pre-aggregated data [ uniques, total]
Jan 15 [ 12, 4]
Jan 14 [ 4, 3]
Jan 13 [ 8, 7]
... ...
然后我还有一些不太精细的数据，比如"contentID=uuid123 And platform=mobile And softwareVersion=ANY And regionId=ANY(由于粒度降低，这些值将大于上表)
timestamp : pre-aggregated data [uniques, total]
Jan 15 [ 100, 40]
Jan 14 [ 45, 30]
... ...
我会得到像"contentID=uuid123 and platform=mobile"这样的查询，为1月15日至1月13日给出"uniques"的总和，或者为"contentID=uuid123 and platform=mobile-and-softwareVersion=sw1.2"，为1日至1日给出"total"的总和。
我想的是一个简单的模式，文档将是这样的(上面的第一个例子)：
{
"contentID": "uuid12349789",
"platform" : "mobile",
"softwareVersion": "sw1.2",
"regionId": "ANY",
"ts" : "2017-01-15T01:01:21Z",
"unique": 12,
"total": 4
}
上面的第二个例子：
{
"contentID": "uuid12349789",
"platform" : "mobile",
"softwareVersion": "ANY",
"regionId": "ANY",
"ts" : "2017-01-15T01:01:21Z",
"unique": 100,
"total": 40
}
可能的优化：
{
"contentID": "uuid12349789",
"platform.mobile.softwareVersion.sw1.2.region.us12" : {
"unique": 12,
"total": 4
},
"platform.mobile.softwareVersion.sw1.2.region.ANY" : {
"unique": 100,
"total": 40
},
"ts" : "2017-01-15T01:01:21Z"
}
挑战：这样的行的数量非常大，并且会随着每个新字段的增加而呈指数级增长——例如，如果我使用上面建议的模式，我最终会为contentID、platform、softwareVersion和regionId的每个组合存储一个新文档。现在，如果我们在这个文档中加入另一个字段，组合的数量会呈指数级增长。我已经有超过十亿个这样的组合行了。
如果
- 对于不同的"ts"，多个这样的字段可以放在同一文档中，这样就可以对其进行范围查询
- 时间范围(ts)可以和列表(？)放在同一文档中(以减少行数)。我知道多值字段不支持复杂的数据类型，但如果可以对数据/模式做任何其他事情的话，可以减少查询时间和行数
这些行的数量非常大，肯定超过10亿(如果我们采用我建议的模式)。您对此建议使用什么模式来满足查询要求？
仅供参考：所有查询都将在字段上完全匹配(没有部分或标记)，因此不需要对字段进行分析。而且几乎所有的查询都是范围查询。
您正在尝试存储所有可能的属性值组合的查询时间结果。重复的数据太多了。相反，您只需将每个观测值和属性作为单个数据点存储一次。因此，如果你有"n"个观测值，如果你添加一个额外的属性，它会增加，而不是指数增长。如果您需要某个属性组合的数据，则可以在查询时对其进行筛选/聚合。
{
"contentID": "uuid12349789",
"ts" : "2017-01-15T01:01:21Z",
"observation": 10001,
"attr-platform" : "mobile",
"attr-softwareVersion": "sw1.2",
"attr-regionId": "US",
}