google analytics 的高级细分功能，技术上的实现思路是啥样的
如果是分析数据，不是简单地看数据，那么标准报表是远远不够的。分析可以没有标准报表，但不能没有细节的多维数据集，而标准报表可以通过从细节多维数据集汇总得出。简单的说就是Google在底层存储了一个非常大的多维交叉的数据立方体（Data Cube），保存原始的细节维度和标准统计量，然后基于原始的维和度量进行各类汇总，得到标准报表，同时支持高级细分、自定义报表、高级过滤器等。多维数据模型是数据仓库的基础数据模型，面向主题，可以建多个主题的多维数据集，组成数据集市，供数据统计和数据分析的应用。至于对于如此大的数据量的处理，这个本身就是Google的优势，Google的分布式数据处理能力估计没有存在出其右的公司，所以把握好底层数据模型的设计结合一些预计算（Precompute）的处理，保证GA报表的灵活数据处理是完全没有问题的。
■网友
业务上，细分的基本单位是访问，筛选出符合条件的访问，然后重新计算。技术上，主要还是利用了google强大的BigTable，MapReduce等基础平台的计算能力，至于如何更好的优化，外部的人确实难以得知。其实也可以换一个角度想，如果是基于数据库，非大型MapReduce的方式，应该如何实现？我想到的，对于细分的计算，其实和算每天的数据差别不是太大，可以理解为都是先筛选，再计算。想提高效率的话，可以在筛选这块做优化，看筛选条件是基于一个访问的属性（如：新/老），还是基于一个访问里的子信息（如：访问过指定的页面，指定的关键字），前者会很快，后者要慢一些，需要额外处理。
推荐阅读
- 环球车讯网|全新大众途观，外观的设计更加时尚，更加大气，“满满”的高级感
- 中东问题|
- |龙城高级中学建校地址确定 总用地面积8.24万平
- 能和 Google Calender 方便双向同步的 iOS 日程管理软件有哪些最好也支持iPad
- 想寒假的时候一个月在家准备计算机二级的office高级应用，但是不知道买啥书比较好~~~?
- 高级职位面试时怎样和面试官谈期权、股权数量
- 怎样评价Google发布的Android P
- 道哥说车|11月销量突破2万台！第八代凯美瑞推动中高级轿车高价值消费风潮
- 威海市|语文特级教师王涛精准教学研讨会在威海市实验高级中学成功举办
- 汽车知识|又一亲民“撩妹王”来了！比思域还高级，不足8万，还看啥卡罗拉