Facet在标签分析与画像分析中是必备的功能。facet用于反映一个搜索词的小平面（或者说某一个分组），即起到标签聚合统计的功能，可以像电商类网站那样的对搜索结果聚合分类，品牌等属性。简言之，facet就是某一类型的标签统计，比如xxx年热词等等，只要有记录，都能统计出来。

   这类数据一般具有这样的数据特点：

• 单列统计而不会交叉

• 标签数据重复值很高，如男与女

• 有很多null值。

上述场景若处于公安，交通交警与军队等行业，则面临巨大的挑战，这类行业的数据规模更大，小则几十亿，大则几万亿，常规的商业数据库以及搜索引擎满足不了这类需求，而这正是LSQL 的长处。

相对于业内常规方案，LSQL在facet上具有如下技术优势，也是实现在万亿级别能够进行秒级统计的技术基础。

(1) 在读取数据上，常规方案需要一条一条的从磁盘随机读取，而LSQL是一批一批的顺序读取，而磁盘的顺序读写的性能要远远高于随机读取。

(2) 在null值的处理上，如果null值占比很高，常规方案针对null值也要进行一次判断，如果null值可以直接跳过的话会大幅度提升计算速度。而LSQL则不需要对null值进行计算。

(3) 在异构策略上，因实际项目中考虑项目的经济性，往往将ssd硬盘、sata硬盘等多重硬盘混合在一起使用。这种策略下，通常将随机读写较多的索引部分存储在固态硬盘上，而将数据和备份存储在相对比较廉价的sata盘上。因存储机制的不同常规方案的统计实现是从sata盘上获取数据而再进行统计的，LSQL是从固态硬盘上读取，两种盘的性能截然不同。

(4) 在内存上，常规方案是将一个列的值或者ord全部构建在内存里，内存消耗大,因现实项目预算不可能提供几百tb规模的内存，故百亿以上根本不可能。而LSQL则没有这种问题，LSQL仅消耗少量内存来计算，不像常规方案那样过分依赖内存。

(5) 在实时数据导入上，常规方案会因数据的实时变动而不断的对内存映射进行重建，重建开销太大了，所以通常来说常规方案在统计模式下只能处理静态索引。而LSQL这种方法，数据可以实时导入，而且还能同时进行facet统计。

(6) 在存储上，常规方案需要同时创建索引和存储部分才能进行统计，null值也必须占用空间，而新技术仅使用索引部分，存储体积比原先能减少至少三分之二，且null不占存储。

(7) 在计算上，万亿场景针对每个分组，用户可以接受只要告诉用户这个分组的数据条数超过xxx(如5000条)即可，不必全部计算。常规方案必须要将每个分组的数据全部计算完毕才能返回，很多计算是浪费掉的，而LSQL则支持这样的操作，不用将每个组全部条数据都计算出来，达到设定的条数后，就可以直接开始计算下一组的数据。

(8) 在检索上，万亿场景没必要将匹配到的数据全部返回，用户大部分情况下看不了那么多，往往用户会设定一个阈值，系统只需要返回匹配到的前一万条即可。常规方案的检索必须要检索到全部的记录才行，即使匹配了上万亿，也要全部检索出来，常规方案不会对是否已经达到了匹配条数而进行判断，而LSQL可以通过设定一个期望返回的数据条数，如10000。在检索过程中达到期望值后直接中断返回。除此之外，LSQL是先查近几天的，如果近几天的数据能满足达到10000条的要求，则后续几天的数据就可以不必进行检索，而直接返回了。而往往近几天的数据是存储在固态上的，返回很快，通过这种方式减少计算量，从而提升整体响应时间。

(9) 在大范围扫描上，常规方案对像1* ，2*，以及大范围的range扫描这样的查询会直接查挂，系统会直接崩掉。而LSQL技术则不会，对此有较好的处理，不会查挂。

(10) 在任务管控上，常规方案针对一个已经发出去的请求无法撤销，即使SQL写错了也不行，必须执行完毕。而LSQL每个查询都有超时时间的限制，如果超过配置时间没有执行完成，会自动杀掉。可以看每个查询的执行进度，也可以直接kill掉。 

1. cl.facet.fl的使用

--按照性别、学历进行分类统计select sex,education from facet wheresyskv='cl.facet.fl:sex,education'limit 4;
--按照性别、学历进行分类统计--cl.facet.group.max.count用来决定每个分组统计值达到200后就不在继续统计，从而节省计算资源select sex,education from facet wheresyskv='cl.facet.fl:sex,education'and syskv='cl.facet.group.max.count:200'limit 4;

注意：

(1) 该处cl.facet.group.max.count设置为200，但在实际统计过程中为了考虑到每个executor读取的数量差异，故单 个executor的实际统计结果为设置值的1.3倍，即总的统计结果为200*1.3*1=260（本次测试软件executor数为1）。

(2) 该处cl.facet.group.max.count参数仅适用于每个executor中数据量均匀的情况。若每个executor中数据分布不均，则会导致统计结果出现错误。

--按照性别、学历进行分类统计--如果设置limit 0 则只返回facet结果，不会返回数据明细select sex,education from facet wheresyskv='cl.facet.fl:sex,education'limit ;

--按照性别、学历、去过的城市进行分类统计--多值列也可以使用facet--如果设置limit 0 则只返回facet结果，不会返回数据明细select sex,education,city from facet wheresyskv='cl.facet.fl:city'limit 4;
--按照性别、学历、去过的城市进行分类统计--多值列也可以使用facet--如果设置limit 0 则只返回facet结果，不会返回数据明细select sex,education,city from facet wheresyskv='cl.facet.fl:city'limit ;

2. cl.facet.fq的使用

--对年龄在0-18以及22-60周岁的人群进行统计-- cl.facet.group.max.count用来决定每个分组统计值达到1000后就不在继续统计，从而节省计算资源。select * from facet where syskv='cl.facet.fq:q1:age>=0 and age<18' and syskv='cl.facet.fq:q2:age>22 and age<60'and syskv='cl.facet.group.max.count:1000'limit 4;
--对年龄在0-18以及22-60周岁的人群进行统计-- cl.facet.group.max.count用来决定每个分组统计值达到1000后就不在继续统计，从而节省计算资源----如果设置limit 0 则只返回facet结果，不会返回数据明细select * from facet where syskv='cl.facet.fq:q1:age>=0 and age<18' and syskv='cl.facet.fq:q2:age>22 and age<60'and syskv='cl.facet.group.max.count:1000'limit ;

3. 组合使

--按照性别、学历进行分类统计--对年龄在0-18以及22-60周岁的人群进行统计-- cl.facet.group.max.count用来决定每个分组统计值达到1000后就不在继续统计，从而节省计算资源select sex,education,city from facet where syskv='cl.facet.fl:sex,education' andsyskv='cl.facet.fq:q1:age>=0 and age<18' and syskv='cl.facet.fq:q2:age>22 and age<60'and syskv='cl.facet.group.max.count:1000'limit 4;

4. 按照日期分区分批次返回

配置 cl.highpriority.partition 如何分区返回 ，以及配置 cl.highpriority.facet.count 控制数量达到多少即可停止不在继续请求。

也通常与cl.facet.group.max.count 组合使用，来决定每个分组统计值达到多少后就不在继续统计，从而节省计算资源。

select age from facet where partition like '%' and age like '1*'and syskv='cl.facet.fl:age' and syskv='cl.highpriority.partition:day_1@day_4@day_16@day_64'and syskv='cl.highpriority.facet.count:1000'and syskv='cl.facet.group.max.count:1000' limit 5;

改小参数：

5. 限制搜索，只搜索到TOPN个结果即可

再缩小范围：

6. 限制超时时间搜索，只搜索到TOPN个结果即可

可以通过cl.search.max.collect.return.break.size、cl.sql.execute.timeout.secs来控制搜索，控制匹配到的结果数。 

select count(*) from facet where partition = '20191202' and syskv='cl.search.max.collect.return.break.size:30000'; select count(*) from facet where partition = '20191202' and syskv='cl.sql.execute.timeout.secs:120'; select count(*) from facet where partition = '20191202' and syskv='cl.search.max.collect.return.break.size:30000' and syskv='cl.sql.execute.timeout.secs:120';