Apache Druid 是一个实时分析型数据库，旨在对大型数据集进行快速查询和分析（“OLAP” 查询)。 Druid 最常被当做数据库，用以支持实时摄取、高查询性能和高稳定运行的应用场景。...例如，Druid 通常被用来作为图形分析工具的数据源来提供数据，或当有需要高聚和高并发的后端 API。 同时 Druid 也非常适合针对面向事件类型的数据。...即使单个个 Druid 服务发生故障，你的数据也可以从深度存储中进行恢复。对于仅影响少数 Druid 服务的有限故障，保存的副本可确保在系统恢复期间仍然可以进行查询。...近似算法(Approximate algorithms) Druid应用了近似 count-distinct，近似排序以及近似直方图和分位数计算的算法。...对于精度要求比速度更重要的场景，Druid 还提供了exact count-distinct 和 exact ranking。
什么是 Druid Apache Druid 是一个实时分析型数据库，旨在对大型数据集进行快速查询和分析（"OLAP" 查询)。...同时 Druid 也非常适合针对面向事件类型的数据。...近似算法(Approximate algorithms) Druid应用了近似 count-distinct，近似排序以及近似直方图和分位数计算的算法。...对于精度要求比速度更重要的场景，Druid 还提供了exact count-distinct 和 exact ranking。...我应该在什么时候使用 Druid 许多公司都已经将 Druid 应用于多种不同的应用场景。请访问 使用 Apache Druid 的公司 页面来了解都有哪些公司使用了 Druid。
Druid Druid是一个分布式支持实时分析的数据存储系统，为分析而生，在处理数据的规模和数据处理实时性方面比传统OLAP系统有显著的性能改进。与阿里的druid无关。...内置了容易并行化的集合操作，在直方图方面和去重查询方面采用近似算法保证性能，如HyperLoglog，DataSketches等 实时分析：不可变的过去，仅追加的未来 提供基于时间维度的数据存储服务，且每行数据一旦进入系统就不能改变...模式的借鉴使得组件职责分明，易于优化 数据结构 DataSource（类似于表） 时间列：表明每行数据的时间，默认使用UTC并精确到毫秒 维度列：来自于OLAP概念，标识类别信息 指标列：用于聚合和计算的列...内部数据复制：通过设置Segment副本来保证 通过Tranquility操作索引服务 pass 高基数维度优化 Cardinality aggregator（SQL中Count(distinct x)...的默认方法） 基于HyperLoglog算法 只在查询时优化，不减少存储容量 效率比存储时预聚合的 HyperUnique aggregator低 HyperUnique aggregator 在摄取时进行预计算
第1章 初识Druid 1.1 什么是Druid Druid 是一个分布式的支持实时分析的数据存储系统（Data Store）。...美国广告技术公司MetaMarkets 于2011 年创建了Druid 项目，并且于2012 年晚期开源了Druid 项目。...多年以来，Druid 一直是非常活跃的开源项目。 Druid 的官方网站是http://druid.io。 ...另外，阿里巴巴也曾创建过一个开源项目叫作Druid（简称阿里Druid），它是一个数据库连接池的项目。阿里Druid 和本问讨论的Druid 没有任何关系，它们解决完全不同的问题。...Druid使用CONCISE或Roaring压缩位图索引来创建索引，这些索引可以快速过滤和跨多个列搜索。 近似算法。Druid包括用于近似计数、近似排序以及计算近似直方图和分位数的算法。
图 9 Convert Cuboid to Druid 生成文件 d) “Load Segment to Druid” 通过 MySQL 来向 Druid 集群 announce 新的 Druid Segment...）指的是使用 HBase 作为存储，只构建 Base Cuboid HBase Default（红色列）指的是使用 kylin-ssb 默认的 cube 元数据的构建方案 下图为三种方案构建的 Cube...HBase 构建 Cube 而言，时间和计算资源使用一般稍多 Measure 尚不能完全支持，美团近期即将开源的包括 EXTENDED_COLUMN、Count Distinct(BitSet)，这些...Measure 需要以向 Druid 添加扩展的方式支持；Count Distinct(HyperLogLog) 后续根据需求开发 Decimal 类型在 Druid 端使用 double 替换，美团近期也会提供准确的...对 Druid 有充分的理解，有足够的经验去部署和运维 Druid 集群 2. 有足够的机器资源部署Druid 3.
连接池对比 如何使用Druid监控 Druid 连接池最初就是为监控系统采集 JDBC 运行信息而生的，Druid 连接池内置了一个监控页面，提供了非常完备的监控信息，可以快速诊断系统的瓶颈。...SQLyog执行 上面 SQL 脚本的思路，其实是就是查询出单天内不同的 ip，但是用到了 group by 进行分组去重，最后统计 ip 的次数 我们可以针对上面的 SQL 进行优化，使用 SQL 内置的 DISTINCT...() 函数进行去重 SELECT COUNT(DISTINCT(ip)) FROM t_web_visit WHERE create_time >= "2022-08-08 00:00:00" AND...优化后的 SQL，可以看到执行时间已经从原来的 10 S -> 0.57 S 优化后的SQL执行 我们通过 explain 再次查看该 SQL 的索引执行情况 EXPLAIN SELECT COUNT(DISTINCT...initParams.put("loginUsername", "admin"); initParams.put("loginPassword", " "); //默认就是允许所有访问
近似算法 当数据量较小或者数据集中存储在同一位置时，进行类似 TP99 这样的百分位数分析就很容易。...Elasticsearch 目前支持两种近似算法，分别是 cardinality 和 percentiles。...cardinality 用于计算字段的基数，即该字段的 distinct 或者 unique 值的数量。...image.png percentiles 默认情况下会返回一组预设的百分位数值，分别是 [1, 5, 25, 50, 75, 95, 99] 。...image.png 和前文的 cardinality 基数一样，计算百分位数需要一个近似算法。
近似算法 当数据量较小或者数据集中存储在同一位置时，进行类似 TP99 这样的百分位数分析就很容易。...Elasticsearch 目前支持两种近似算法，分别是 cardinality 和 percentiles。...cardinality 用于计算字段的基数，即该字段的 distinct 或者 unique 值的数量。cardinality 基于 HyperLogLog（HLL）算法实现。...percentiles 默认情况下会返回一组预设的百分位数值，分别是 [1, 5, 25, 50, 75, 95, 99] 。...和前文的 cardinality 基数一样，计算百分位数需要一个近似算法。
master‐data‐source‐name=m2 spring.shardingsphere.sharding.master‐slave‐rules.ds2.slave‐data‐source‐names=s2 # 默认分库策略...col1), SUM(col1) FROM tbl_name 详见DISTINCT支持情况详 细说明 DISTINCT支持情况详细说明 支持的SQL SELECT DISTINCT * FROM...SELECT DISTINCT col1 FROM tbl_name SELECT DISTINCT col1, col2, col3 FROM tbl_name SELECT DISTINCT col1...(DISTINCT col1) FROM tbl_name SELECT COUNT(DISTINCT col1) FROM tbl_name GROUP BY col1 SELECT COUNT(DISTINCT...BY col1 不支持的SQL SQL 不支持原因 SELECT SUM(DISTINCT col1), SUM(col1) FROM tbl_name 同时使用普通聚合函数和DISTINCT聚合函数
随着 Shopee 业务不断发展，越来越多的相关核心业务愈加依赖基于 Druid 集群的 OLAP 实时分析服务，越来越严苛的应用场景使得我们开始遇到开源项目 Apache Druid 的各种性能瓶颈。...社区合作 我们已经把这个优化贡献给 Apache Druid 社区，详见 PR。...2.2 增量元数据管理优化 2.2.1 问题背景 当前 Coordinator 进行元数据管理的时候，有一个定时任务线程默认每隔 2 分钟从元数据 MySQL DB 中全量拉取 segment 记录，并在...2.3.2 问题分析 使用 group by v2 引擎的情况下缓存不可用 group by v2 引擎在过去很长时间的很多稳定版本中，都是 groupBy 类型查询的默认引擎...定制化需求开发 3.1 基于位图的精确去重算子 3.1.1 问题背景 不少关键的业务需要统计精确的订单量和 UV，而 Druid 自带几种去重算子都是基于近似算法实现，在实际应用中存在误差。
HFile的索引是按照rowkey排序的聚簇索引，索引树一般为二层或者三层，索引节点比MySQL的B+树大，默认是64KB。...Druid 1....Druid数据模型 Druid数据模型比较简单，它将数据进行预聚合，只不过预聚合的方式与Kylin不同，Kylin是Cube化，Druid的预聚合方式是将所有维度进行Group-by，可以参考下图：...Druid索引结构 Druid索引结构使用自定义的数据结构，整体上它是一种列式存储结构，每个列独立一个逻辑文件（实际上是一个物理文件，在物理文件内部标记了每个列的start和offset）。...以以下查询为例： select count(distinct action) where date=toDate(2020-01-01) and city=’bj’ 二分查找primary.idx并找到对应的
在阅读本文之前希望能对Kylin、Druid、ClickHouse有所理解。...HFile的索引是按照rowkey排序的聚簇索引，索引树一般为二层或者三层，索引节点比MySQL的B+树大，默认是64KB。...03 Druid数据模型 Druid数据模型比较简单，它将数据进行预聚合，只不过预聚合的方式与Kylin不同，kylin是Cube化，Druid的预聚合方式是将所有维度进行Group-by，可以参考下图...04 Druid索引结构 Druid索引结构使用自定义的数据结构，整体上它是一种列式存储结构，每个列独立一个逻辑文件（实际上是一个物理文件，在物理文件内部标记了每个列的start和offset）。...以以下查询为例： select count(distinct action) where date=toDate(2020-01-01) and city=’bj’ 二分查找primary.idx并找到对应的
在阅读本文之前希望能对KYLIN、DRUID、CLICKHOUSE有所理解。 1....HFile的索引是按照rowkey排序的聚簇索引，索引树一般为二层或者三层，索引节点比MySQL的B+树大，默认是64KB。...DRUID数据模型 Druid数据模型比较简单，它将数据进行预聚合，只不过预聚合的方式与Kylin不同，kylin是Cube化，Druid的预聚合方式是将所有维度进行Group-by，可以参考下图： ?...DRUID索引结构 Druid索引结构使用自定义的数据结构，整体上它是一种列式存储结构，每个列独立一个逻辑文件（实际上是一个物理文件，在物理文件内部标记了每个列的start和offset）。...以以下查询为例： select count(distinct action) where date=toDate(2020-01-01) and city=’bj’ 二分查找primary.idx并找到对应的
在开源的短短几年时间内，ClickHouse就俘获了诸多大厂的“芳心”，并且在Github上的活跃度超越了众多老牌的经典开源项目，如Presto、Druid、Impala、Geenplum等；其受欢迎程度和社区火热程度可见一斑...默认情况下，分布式表写入是异步转发的。...在数据写入过程中，数据被按照index_granularity切分为多个颗粒（granularity），默认值为8192行对应一个颗粒。...多个颗粒在内存buffer中积攒到了一定大小（由参数min_compress_block_size控制，默认64KB），会触发数据的压缩、落盘等操作，形成一个block。...比如： minmax会记录各个颗粒的最小、最大值； set会记录各个颗粒中的distinct值； bloomfilter会使用近似算法记录对应颗粒中，某个值是否存在； [一文读懂备受大厂青睐的ClickHouse
Examples of Column Store DBMSs Hbase Table Row Column Column Family Column Qualifier Cell Timestamp Druid...默认情况下，时间戳表示写入数据时在 RegionServer 上的时间，也可以在将数据放入计算单元时指定不同的时间戳值。 Druid（德鲁依） 德鲁依是一个高性能的实时分析数据库。...Druid 通常用作支持实时摄取、快速查询性能和高正常运行时间的用例的数据库。因此，德鲁依通常被用于支持分析应用的 GUIs，或者作为需要快速聚合的高并发 APIs 的后端。...Druid 的核心架构结合了数据仓库、时间序列数据库和日志搜索系统的思想。德鲁依的一些主要特点是： 列式存储：Druid 使用面向列的存储，这意味着它只需要加载特定查询所需的精确列。...近似算法：德鲁伊包括近似计数-区分，近似排序，近似直方图和分位数的计算算法。这些算法提供有限的内存使用，通常比精确计算快得多。对于精度比速度更重要的情况，德鲁依也提供精确的计数-清晰和精确的排名。
Druid的官方网站地址是：http://druid.io/ 目前Druid已基于Apache License 2.0协议开源，正在由Apache孵化，代码托管于Github。...最新官网地址为： https://druid.apache.org/ ? 阿里曾开源过一个项目叫做Druid是一个数据库连接池。...本文说的Druid是Apache Druid Github地址：https://github.com/apache/druid/ 已经有9k+star 最新release版本已经到0.17 正处于上升期...使用场景 根据Druid的特性可知，druid适合的场景： 查询多修改很少 查询以聚合或分组为主 快速查询 需要支持离线和实时的数据源 由此可见Druid在实时计算中，作为实时报表和实时大屏的查询环节非常的合适...] AS ( query ) ] SELECT [ ALL | DISTINCT ] { * | exprs } FROM table [ WHERE expr ] [ GROUP BY exprs
4，Count Distinct(HyperLogLog) 即时COUNT DISTINCT很难计算，近似算法 - HyperLogLog被引入，并且保持错误率在较低的水平。...5，Count Distinct(Precise) 精确COUNT DISTINCT将根据RoaringBitmap预先计算，目前只支持int或bigint。
云原生的容错架构，不会丢失数据 用于快速过滤的索引 基于时间的分区 近似算法 加载数据时自动汇总 2.Apache Druid架构 Apache Druid具有多进程，分布式架构，旨在实现云友好且易于操作...的配置页面，在Custom druid-common中增加属性druid.sql.enable = true，重启Druid服务。...可以发现现有的Druid数据源作为外部表，将批处理数据创建或摄取到Druid，使用Hive设置Druid-Kafka流式摄取，以及从Hive查询Druid数据源。...Hive与Druid的集成相当于在Druid上放置了一个SQL层。在Druid从Hive企业数据仓库（EDW）提取数据之后，可以使用Druid的交互式和亚秒级查询功能来加速对EDW中历史数据的查询。...hive.druid.working.directory=/tmp/druid-indexing Druid加载数据时，会进行自动汇总，临时关闭自动汇总请在beeline中设置： set hive.druid.rollup
文章目录 Druid启动 Druid入门案例 需求： 实现步骤： Druid数据摄取 1.1.摄取本地文件 需求： 操作步骤： 1.2.摄取HDFS文件 需求： 操作步骤： Druid数据查询.../druid 2、摄取数据到Druid中 2.1 打开postman，请求地址设置为 http://node01:8090/druid/indexer/v1/task 2.2 请求方式选择为POST...pretty 2.SQL 方式 使用Druid SQL查询，可以使用SQL查询来代替Druid原生基于JSON的查询方式,Druid SQL将SQL语句解析为原生JSON API方式，再执行查询。...2.1.Druid SQL可视化界面 Druid 提供了一个图形界面SQL查询接口 1、语法结构 Druid SQL支持的SELECT查询语法结构 [ EXPLAIN PLAN FOR ] [...WITH tableName [ ( column1, column2, … ) ] AS ( query ) ] SELECT [ ALL | DISTINCT ] { * | exprs }
MSTR，QlikSense，Hue和SuperSet 其它特性：Job管理与监控；压缩与编码；增量更新；利用HBase Coprocessor；基于HyperLogLog的Dinstinc Count近似算法...其中数据源主要是Hive、Kafka；计算框架默认为MapReduce，也支持Spark；结果存储在HBase中；对外查询接口支持REST API、JDBC、ODBC。...计算基数有多种途径，最简单的方法就是让Hive执行一个count distinct的SQL查询。...Kylin也提供了计算基数的方法，Kylin对基数的计算方法采用的是HyperLogLog的近似算法，与精确值略有误差，但作为参考值已经足够了。 7.
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