Apache Druid数据查询工具包详解计数、排名和分位数计算（附JSON-over-HTTP和SQL查询详解）

概述

Apache Druid是一款功能强大的实时分析数据库，支持大规模、低延迟的数据摄取和查询。Druid提供丰富的查询功能，包括计数、排名和分位数计算，这些功能可以帮助用户从海量数据中快速提取有价值的信息。

计数

计数是Druid最基本的数据查询操作之一。您可以使用COUNT()函数来计算特定维度或度量的值的数量。例如，以下查询将计算所有事件的总数：

{
  "queryType": "timeseries",
  "dataSource": "my_datasource",
  "granularity": "all",
  "aggregations": [
    {
      "type": "count",
      "name": "total_count"
    }
  ]
}

排名

排名是Druid的另一个常见查询操作。您可以使用RANK()函数来对特定维度或度量值进行排名。例如，以下查询将对每个用户的总销售额进行排名，并返回前10名用户：

{
  "queryType": "topN",
  "dataSource": "my_datasource",
  "granularity": "all",
  "dimension": "user_id",
  "metric": "total_sales",
  "aggregations": [
    {
      "type": "longSum",
      "name": "total_sales"
    }
  ],
  "postAggregations": [
    {
      "type": "rank",
      "name": "rank",
      "field": "total_sales"
    }
  ],
  "limit": 10
}

分位数计算

分位数计算是Druid的另一个有用的查询操作。您可以使用QUANTILE()函数来计算特定维度或度量值的指定分位数。例如，以下查询将计算事件时间戳的95%分位数：

{
  "queryType": "timeseries",
  "dataSource": "my_datasource",
  "granularity": "all",
  "aggregations": [
    {
      "type": "quantile",
      "name": "p95",
      "field": "event_timestamp",
      "quantile": 0.95
    }
  ]
}

JSON-over-HTTP和SQL查询

Druid支持两种查询方式：JSON-over-HTTP和SQL。JSON-over-HTTP是Druid的默认查询方式，它提供了一种灵活且功能强大的方式来查询数据。SQL查询方式则更易于使用，尤其是对于熟悉SQL的用户来说。

JSON-over-HTTP查询

JSON-over-HTTP查询使用JSON格式来定义查询请求。查询请求包含以下几个部分：

• queryType：查询类型，例如"timeseries"或"topN"
• dataSource：数据源名称
• granularity：时间粒度，例如"all"或"day"
• dimensions：维度列表
• metrics：度量列表
• aggregations：聚合函数列表
• postAggregations：后聚合函数列表
• limit：限制返回结果的数量

SQL查询

SQL查询使用标准的SQL语法来定义查询请求。SQL查询请求包含以下几个部分：

• SELECT：要选择的列
• FROM：数据源名称
• WHERE：过滤条件
• GROUP BY：分组字段
• ORDER BY：排序字段
• LIMIT：限制返回结果的数量

总结

Apache Druid是一款功能强大的实时分析数据库，支持大规模、低延迟的数据摄取和查询。Druid提供丰富的查询功能，包括计数、排名和分位数计算，这些功能可以帮助用户从海量数据中快速提取有价值的信息。Druid支持JSON-over-HTTP和SQL两种查询方式，用户可以根据自己的需要选择合适的查询方式。