标签：数据模型 毫秒级 document 字段 检索 阿里 文本 需要 支持
1、问题描述
单纯的大数据平台无法满足行业用户需要，无法在同类产品中凸显竞争力。
需要抽取业务共性，帮助用户构建满足需要的业务。
发展方向：数据集成+分析展现
2、业务痛点
痛点：对所有文本皆有实时查询需求
难点：传统SQL使用WHERE子句匹配LIKE关键词，在庞大的数据字段中搜索某些想要的字，需遍历所有数据页或者索引页，查询效率底，
当出现千万级以上数据时，耗时较高，无法满足实时要求
方案：使用全文检索方案，分布式架构，即使PB级量级也可做到毫秒级查询
3、任务目标：
开发一个建模工具+框架，和 Elastic Search的数据模型对接，
抽取业务语义模型，支持用户基于业务语义模型进行业务建模和运行业务。
4、验证场景：
a、客户画像
b、关系查询
c、搜索任务
5、参考资料：
阿里云的客户画像：
标签：数据模型 毫秒级 document 字段 检索 阿里 文本 需要 支持
原文地址：http://www.cnblogs.com/lexiaofei/p/6644351.html
