Druid查询语法

本文的demo示例均来源于官网。

Druid查询概述

Druid的查询是使用Rest风格的http请求查询服务节点，客户端通过发送Json对象请求查询接口。可以使用shell脚本查询或通过Google的ARC插件构造Post请求进行查询。

Query构建

Shell脚本

curl -X POST '<queryable_host>:<port>/druid/v2/?pretty' -H 'Content-Type:application/json' -d @<query_json_file>

其中<queryable_host>:<port>为broker、historical或realtime进程所在机器的ip和提供服务的端口，query_json_file为json配置文件路径。

ARC插件
[图片上传失败...(image-5a63a0-1626656067202)]

Druid查询

1 Druid查询类型

不同的查询场景使用不同的查询方式。Druid有很多查询类型，对于各种类型的查询类型的配置可以通过配置不同的Query实现。Druid的查询类型，概括为以下3类：

1.聚合查询：时间序列查询(Timeseroes),Top查询(TopN),GroupBy查询(GroupBy)
2.元数据查询:时间范围(Time Boundary),段元数据(Segment Metadata)，数据源(DataSource)
2.Search查询(Search)

一般聚合查询使用的较多，其他类型的查询方式使用场景较少且较简单，可直接参考官网给出的demo即可查询；本文主要介绍聚合查询。一般情况下，Timeseries和TopN查询性能优于GroupBy，GroupBy查询方式最灵活但是最耗性能。Timeseries查询性能明显优于GroupBy，因为聚合不需要其他GroupBy其他维度；对于Groupby和排序在一个单一维度的场景，TopN优于GroupBy。

2 Druid主要查询属性简介

一条Druid query中主要包含以下几种属性：

1.queryType:查询类型，即timeseries，topN，groupBy等；
2.dataSource:数据源，类似Mysql中的表的概念；
3.granularity:聚合粒度，聚合粒度有none,all,week,day,hour等；
4.filter:过滤条件，类似Mysql中的where条件；
5.aggregator：聚合方式，类似Mysql中的count，sum等操作

2.1 granularity简介
2.1.1 简单的聚合粒度

简单的聚合粒度有：all、none、second、minute、fifteen_minute、thirty_minute、hour、day、week、month、quarter、year；简单聚合粒度的查询取决于druid存储数据的最小粒度，如果构建数据的最小粒度是小时，使用minute粒度去查询，结果数据也是小时粒度的数据。

假设存储在Druid中的数据使用毫秒粒度构建，数据格式如下：

{"timestamp": "2013-08-31T01:02:33Z", "page": "AAA", "language" : "en"}
{"timestamp": "2013-09-01T01:02:33Z", "page": "BBB", "language" : "en"}
{"timestamp": "2013-09-02T23:32:45Z", "page": "CCC", "language" : "en"}
{"timestamp": "2013-09-03T03:32:45Z", "page": "DDD", "language" : "en"}

提交一个小时粒度的groupBy查询，查询query如下：

{
   "queryType":"groupBy",
   "dataSource":"my_dataSource",
   "granularity":"hour",
   "dimensions":[
      "language"
   ],
   "aggregations":[
      {
         "type":"count",
         "name":"count"
      }
   ],
   "intervals":[
      "2000-01-01T00:00Z/3000-01-01T00:00Z"
   ]
}

提交一个小时粒度的groupBy查询，查询query如下：

{
   "queryType":"groupBy",
   "dataSource":"my_dataSource",
   "granularity":"hour",
   "dimensions":[
      "language"
   ],
   "aggregations":[
      {
         "type":"count",
         "name":"count"
      }
   ],
   "intervals":[
      "2000-01-01T00:00Z/3000-01-01T00:00Z"
   ]
}

按小时粒度进行的groupby查询结果中timestamp值精确到小时，比小时粒度更小粒度值自动补填零，以此类推按天查询，则小时及小粒度补零。timestamp值为UTC。查询结果如下：

[ {
  "version" : "v1",
  "timestamp" : "2013-08-31T01:00:00.000Z",
  "event" : {
    "count" : 1,
    "language" : "en"
  }
}, {
  "version" : "v1",
  "timestamp" : "2013-09-01T01:00:00.000Z",
  "event" : {
    "count" : 1,
    "language" : "en"
  }
}, {
  "version" : "v1",
  "timestamp" : "2013-09-02T23:00:00.000Z",
  "event" : {
    "count" : 1,
    "language" : "en"
  }
}, {
  "version" : "v1",
  "timestamp" : "2013-09-03T03:00:00.000Z",
  "event" : {
    "count" : 1,
    "language" : "en"
  }
} ]

如若指定聚合粒度为day，则按照天为单位对数据进行聚合，查询结果如下：

[ {
  "version" : "v1",
  "timestamp" : "2013-08-31T00:00:00.000Z",
  "event" : {
    "count" : 1,
    "language" : "en"
  }
}, {
  "version" : "v1",
  "timestamp" : "2013-09-01T00:00:00.000Z",
  "event" : {
    "count" : 1,
    "language" : "en"
  }
}, {
  "version" : "v1",
  "timestamp" : "2013-09-02T00:00:00.000Z",
  "event" : {
    "count" : 1,
    "language" : "en"
  }
}, {
  "version" : "v1",
  "timestamp" : "2013-09-03T00:00:00.000Z",
  "event" : {
    "count" : 1,
    "language" : "en"
  }
} ]

如若聚合粒度设置为none，则按照druid中build数据的最小粒度查询数据，即不进行聚合，如bulid数据的粒度是ms，则聚合出来的结果也是毫秒：

[ {
  "version" : "v1",
  "timestamp" : "2013-08-31T01:02:33.000Z",
  "event" : {
    "count" : 1,
    "language" : "en"
  }
}, {
  "version" : "v1",
  "timestamp" : "2013-09-01T01:02:33.000Z",
  "event" : {
    "count" : 1,
    "language" : "en"
  }
}, {
  "version" : "v1",
  "timestamp" : "2013-09-02T23:32:45.000Z",
  "event" : {
    "count" : 1,
    "language" : "en"
  }
}, {
  "version" : "v1",
  "timestamp" : "2013-09-03T03:32:45.000Z",
  "event" : {
    "count" : 1,
    "language" : "en"
  }
} ]

如若将聚合粒度设置为all，则返回数据的长度为1，即把查询时间段的数据做一个汇总：

[ {
  "version" : "v1",
  "timestamp" : "2000-01-01T00:00:00.000Z",
  "event" : {
    "count" : 4,
    "language" : "en"
  }
} ]

2.1.2 时间聚合粒度

可指定一定的时间段进行聚合，返回UTC时间；支持可选属性origin；不指定时间，默认的开始时间=1970-01-01T00:00:00Z；

持续时间段2小时，从1970-01-01T00:00:00开始：

{"type": "duration", "duration": 7200000}

2.1.3 常用时间段聚合粒度

时间聚合粒度的特例，方便使用，如年、月、日、小时等,日期标准是ISO 8601。无特别指定的情况下，year从1月份开始，month从1号开始，week从周一开始。

一般的格式为：其中timeZone可选，默认值是UTC；origin可选，默认1970-01-01T00:00:00；

{"type": "period", "period": "P2D", "timeZone": "America/Los_Angeles"}

period的一般写法为：

month:P2M代表2个月作为一个聚合粒度；
week:P2W代表2周作为一个聚合粒度；
day:P1D代表1天作为一个聚合粒度；
hour:PT1H代表1个小时作为一个聚合粒度；
minute:PT0.750S代表750s作为一个聚合粒度；

如提交一个1d作为聚合粒度的groupby查询的query：

{
   "queryType":"groupBy",
   "dataSource":"my_dataSource",
   "granularity":{"type": "period", "period": "P1D", "timeZone": "America/Los_Angeles"},
   "dimensions":[
      "language"
   ],
   "aggregations":[
      {
         "type":"count",
         "name":"count"
      }
   ],
   "intervals":[
      "1999-12-31T16:00:00.000-08:00/2999-12-31T16:00:00.000-08:00"
   ]
}

查询得到的结果为：

[ {
  "version" : "v1",
  "timestamp" : "2013-08-30T00:00:00.000-07:00",
  "event" : {
    "count" : 1,
    "language" : "en"
  }
}, {
  "version" : "v1",
  "timestamp" : "2013-08-31T00:00:00.000-07:00",
  "event" : {
    "count" : 1,
    "language" : "en"
  }
}, {
  "version" : "v1",
  "timestamp" : "2013-09-02T00:00:00.000-07:00",
  "event" : {
    "count" : 2,
    "language" : "en"
  }
} ]

官网给出的例子是以美国洛杉矶的时区为准，一般中国的时区这样使用，更多时区可移步该链接查询：

"granularity": {
    "period": "PT1H",
    "timeZone": "+08:00",
    "type": "period"
  }

2.2 filter简介

一个filter即一个json对象，代表一个过滤条件，等价于mysql中的一个where条件；过滤器的类型主要有：Selector filter，Regular expression filter（正则表达式过滤）、Logical expression filters（AND、OR、NOT）、In filter、Bound filter、Search filter、JavaScript filter、Extraction filter；

2.2.1 Selector 过滤器

等价于 WHERE <dimension_string> = '<dimension_value_string>'

json格式：

"filter": { "type": "selector", "dimension": <dimension_string>, "value": <dimension_value_string> }

2.2.2 正则表达式过滤器

类似Selector过滤器，只不过过滤使用的是正则表达式；正则表达式为标准的java正则表达式规范；

"filter": { "type": "regex", "dimension": <dimension_string>, "pattern": <pattern_string> }

2.3 aggregations简介

aggregations即汇总数据记性druid之前提供的一个数据采集一种聚合方式。常用的聚合类型主要有：count，sum，min/max，approximate，miscellaneous；

2.3.1 Count aggregator
符合查询条件的行数，类似mysql中的count计算：

{ "type" : "count", "name" : <output_name> }

Note: Druid进行Count查询的数据量并不一定等于数据采集时导入的数据量，因为Druid在采集数据查询时已经按照相应的聚合方式对数据进行了聚合。

2.3.2 Sum aggregator
与底层druid表中的字段类型一致。

longSum

{ "type" : "longSum", "name" : <output_name>, "fieldName" : <metric_name> }

2.4 聚合查询
2.4.1 Timeseries query

query

{
  "queryType": "timeseries",
  "dataSource": "sample_datasource",
  "granularity": "day",
  "descending": "true",
  "filter": {
    "type": "and",
    "fields": [
      { "type": "selector", "dimension": "sample_dimension1", "value": "sample_value1" },
      { "type": "or",
        "fields": [
          { "type": "selector", "dimension": "sample_dimension2", "value": "sample_value2" },
          { "type": "selector", "dimension": "sample_dimension3", "value": "sample_value3" }
        ]
      }
    ]
  },
  "aggregations": [
    { "type": "longSum", "name": "sample_name1", "fieldName": "sample_fieldName1" },
    { "type": "doubleSum", "name": "sample_name2", "fieldName": "sample_fieldName2" }
  ],
  "postAggregations": [
    { "type": "arithmetic",
      "name": "sample_divide",
      "fn": "/",
      "fields": [
        { "type": "fieldAccess", "name": "postAgg__sample_name1", "fieldName": "sample_name1" },
        { "type": "fieldAccess", "name": "postAgg__sample_name2", "fieldName": "sample_name2" }
      ]
    }
  ],
  "intervals": [ "2012-01-01T00:00:00.000/2012-01-03T00:00:00.000" ]
}

2.4.2 TopN query
TopN查询根据规范返回给定维度的有序的结果集，从概念上来讲，TopN查询被认为单维度、有序的类似分组查询。在某些情况下，TopN查询比分组查询（groupby query）快。TopN查询结果返回Json数组对象。TopN在每个节点将顶上K个结果排名，在Druid默认情况下最大值为1000。在实践中，如果你要求前1000个项顺序排名，那么从第1-999个项的顺序正确性是100%，其后项的结果顺序没有保证。你可以通过增加threshold值来保证顺序准确。

{
  "queryType": "topN",
  "dataSource": "sample_data",
  "dimension": "sample_dim",
  "threshold": 5,
  "metric": "count",
  "granularity": "all",
  "filter": {
    "type": "and",
    "fields": [
      {
        "type": "selector",
        "dimension": "dim1",
        "value": "some_value"
      },
      {
        "type": "selector",
        "dimension": "dim2",
        "value": "some_other_val"
      }
    ]
  },
  "aggregations": [
    {
      "type": "longSum",
      "name": "count",
      "fieldName": "count"
    },
    {
      "type": "doubleSum",
      "name": "some_metric",
      "fieldName": "some_metric"
    }
  ],
  "postAggregations": [
    {
      "type": "arithmetic",
      "name": "sample_divide",
      "fn": "/",
      "fields": [
        {
          "type": "fieldAccess",
          "name": "some_metric",
          "fieldName": "some_metric"
        },
        {
          "type": "fieldAccess",
          "name": "count",
          "fieldName": "count"
        }
      ]
    }
  ],
  "intervals": [
    "2013-08-31T00:00:00.000/2013-09-03T00:00:00.000"
  ]
}

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