这样，我们就可以把数据按UserID来排序，我们就可以很容易把同一个用户的数据（一个用户并不会产生太多的event）进行处理，去掉那些重复的站点（使用hash table或是别的什么）。另一个可选的技术是，我们可以对每一个用户建立一个数据实体，然后把其站点来源追加到这个数据实体中，当然，这样一来，数据的更新在性能相比之下会有一定损失。

适用性: Ordered Key-Value Store 排序键值对数据库， BigTable风格的数据库。

(10) 反转搜索 Inverted Search – 直接聚合 Direct Aggregation

这个技术更多的是数据处理技术，而不是数据建模技术。尽管如此，这个技术还是会影响数据模型。这个技术最主要的想法是使用一个索引来找到满足某条件的数据，但是把数据聚合起需要使用全文搜索。还是让我们来说一个示例。还是用上面那个例子，我们有很多的日志，其中包括互联网用户和他们的访问来源。让我们假定每条记录都有一个UserID，还有用户的种类 (Men, Women, Bloggers, 等)，以及用户所在的城市，和访问过的站点。我们要干的事是，为每个用户种类找到满足某些条件（访问源，所在城市，等）的的独立用户。

很明显，我们需要搜索那些满足条件的用户，如果我们使用反转搜索，这会让我们把这事干得很容易，如： {Category -> [user IDs]} 或 {Site -> [user IDs]}。使用这样的索引， 我们可以取两个或多个UserID要的交集或并集（这个事很容易干，而且可以干得很快，如果这些UserID是排好序的）。但是，我们要按用户种类来生成报表会变得有点麻烦，因为我们用语句可能会像下面这样

但这样的SQL很没有效率，因为category数据太多了。为了应对这个问题，我们可以建立一个直接索引 {UserID -> [Categories]} 然后我们用它来生成报表：

最后，我们需要明白，对每个UserID的随机查询是很没有效率的。我们可以通过批查询处理来解决这个问题。这意味着，对于一些用户集，我们可以进行预处理（不同的查询条件）。

适用性