将来我们的网络产品中有数百万的记录。所以我们使用Bigquery进行数据存储和分析。我们必须在我们的搜索页面上构建过滤器，如flipkart，亚马逊提供产品过滤器。
基本上我们在搜索页面的左侧需要不同的过滤器。借助这些过滤器，我们可以看到我们想要的结果。每个过滤器都有其计数，即该类别/术语中的记录计数。因此，我们必须以这样的方式构建查询，即它给出每个类别（术语）的结果和计数。这里的类别意味着我们在电子商务网站上看到不同类型的不同类型，如flipkart，amazon等。
分面搜索（也称为分面导航，导航导航或参数搜索）将搜索结果分解为多个类别，通常显示每个类别的计数，并允许用户“向下钻取”或进一步限制他们的搜索结果基于这些方面。
是否有像solrdb这样的框架/插件可以与Bigquery一起使用以提供上述所需的功能。
Bigquery不适合上述目的吗？我们是否需要为此目的坚持使用任何RDBMS数据库（即postgresql，mysql等）和搜索引擎（即solrdb，弹性搜索等）？
由于
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是否有像solrdb这样可用的框架/插件 使用Bigquery提供上述所需功能？
据我所知，不，没有那样的。
BigQuery仍然可以进行此类分析。您可以通过BQ中的某些查询来模拟搜索引擎数据库将执行的操作，并且它仍然可以在几秒钟内处理您需要的所有内容。您可以使用Regexp操作，Split字符串，使用Javascript UDFs分解单词等。
我仍然认为使用搜索引擎数据库（如你所提到的，solrdb或elasticsearch）你会更好，因为你已经准备好了所有东西，比如分面功能。尽管如此，BQ会在几秒钟内给出结果，而这些引擎可能会在几毫秒内返回响应。
Google还在App Engine中提供Search API这个问题，但您必须对其进行测试，看看它是否适合您。我所说的最大优势是它易于实施，您不必担心管理基础架构。但不确定它与solrdb或elasticsearch的比较。
在我们公司，我们有一些系统可以通过JSON格式接收来自BigQuery的文档，而弹性搜索数据库会对所有内容进行索引并处理查询请求。到目前为止，它对我们来说效果很好。