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Apache Druid 底层存储设计(列存储与全文检索)

导读：首先你将通过这篇文章了解到 Apache Druid 底层的数据存储方式。其次将知道为什么 Apache Druid 兼具数据仓库，全文检索和时间序列的特点。...了解过 Apache Druid 或之前看过本系列前期文章的同学应该都知道 Druid 兼具数据仓库，全文检索和时间序列的能力。...本篇文章将为你详细讲解 Druid 底层文件 Segment 的组织方式。 带着问题阅读： Druid 的数据模型是怎样的？ Druid 维度列的三种存储数据结构如何？各自的作用？...Druid 共有三种基本列类型：时间戳列，维度列和指标列，如下图所示： timestamp和metric列很简单：在底层，它们都是由 LZ4 压缩的 interger 或 float 的数组。...最后 一、文章开头的问题，你是否已经有答案 Druid 的数据模型是怎样的？（时间戳列，维度列和指标列） Druid 维度列的三种存储数据结构如何？各自的作用？

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Apache Druid介绍

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)。...Druid 的一些关键特性包括有： 列示存储格式（Columnar storage format） Druid 使用列式存储，这意味着在一个特定的数据查询中它只需要查询特定的列。...另外，每一列数据都针对特定数据类型做了优化存储，从而能够支持快速扫描和聚合。...针对快速过滤的索引（Indexes for quick filtering） Druid 使用 Roaring 或 CONCISE 来压缩 bitmap indexes 后来创建索引，以支持快速过滤和跨多列搜索...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。

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    Apache Druid历险记

    丰富的查询能力( Rich Query )：Druid支持时间序列、 TopN、 GroupBy等查询，同时提供了2种查询方式：API 和 SQL(功能较少)。...，为了进⼀步加速对聚合之后数据的查询，Druid会建立位图索引： 位图索引 上⾯的位图索引不是针对列⽽是针对列的值，记录了列的值在数据的哪⼀行出现过，第一列是具体列的值，后续列标识该列的值在某⼀⾏是否出现过...官方文档称这对比单个druid dimension 的groupBy 更高效。...适合看某个维度下的时间趋势，（比如美国和中国十年内GDP的增长趋势比对，在这里除了时间外国家就是另外一个维度） GroupBy: 适用于两个维度以上的查询，druid会根据维度切块，并且分别上卷，最后返回聚合集...参考 Druid官网：https://druid.apache.org 快手Druid实战：https://toutiao.io/posts/9pgmav/preview

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    大数据Apache Druid（六）：Druid流式数据加载

    ​Druid流式数据加载一、​​​​​​​Druid与Kafka整合1、​​​​​​​使用webui加载Kafka数据Druid也可以与Kafka整合，直接读取Kafka中某个topic的数据在Druid...Druid主页http://node5:8888,点击“Load data”标签：填写Kafka Server、Topic、点击“Parse data”:2、​​​​​​​​​​​​​​查询Druid中的数据点击...“Query”编写SQL ，查询DataSource “druid-topic”数据如下：向Kafka topic druid-topic中继续写入如下数据：{"data_dt":"2021-07-01T08...：4、​​​​​​​​​​​​​​使用post方式加载Kafka数据由于前面已经使用Druid加载过当前Kafka“druid-topic”topic的数据，当停止Druid supervisors 中实时读取...datasource名称读取相同的Kafka topic时，会获取到该位置的offset信息，所以为了能从头消费Kafka中的数据，我们可以将mysql中“druid.druid_datasource”

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    大数据Apache Druid（五）：Druid批量数据加载

    点击“Parse data”，解析数据，默认为json格式，此外还支持很多格式点击“Parse time”来指主时间戳列 在Druid中一般都需要一个时间戳列，这个时间戳列在内部存储为“_time”列，...Druid中每列都有一个类型，可以点击某个列修改该列的类型，这里我们可以按照默认的类型处理，直接点击“Next:Partition”：设置分区在Druid中，segment的分区规则会对磁盘占用和性能产生重大影响...节点日志路径：/software/apache-druid-0.21.1/var/sv/coordinator-overlord.loghistorical服务日志路径：/software/apache-druid...-0.21.1/var/sv/historical.logmiddleManager服务日志路径：/software/apache-druid-0.21.1/var/sv/middleManager.logbroker...服务日志路径:/software/apache-druid-0.21.1/var/sv/broker.logrouter服务日志路径：/software/apache-druid-0.21.1/var/

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    0836-Apache Druid on HDP

    作者：卢其敏 1.Apache Druid简介 Apache Druid是一个分布式的、面向列的、实时分析数据库，旨在快速获取大量数据并将其编入索引，并对大型数据集进行快速的切片和切分分析（“OLAP...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...2.2.2 Metadata Storage Metadata Storage是Apache Druid的外部依赖项，Apache Druid使用它来存储有关系统的各种元数据，而不是存储实际数据。...使用位图索引编制索引 使用各种算法进行压缩 字符串列的ID存储最小化的字典编码 位图索引的位图压缩 所有列的类型感知压缩 Apache Druid将其索引存储在Segment文件中，该Segment文件按时间进行分区...在Apache Druid中，一般有三种基本列的类型：时间戳列、维度列和指标列，如图所示： ? 时间戳和指标列，都是由LZ4压缩的整数或浮点值的数组。

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    Apache Druid 底层的数据存储

    ❝ 导读：首先你将通过这篇文章了解到 Apache Druid 底层的数据存储方式。其次将知道为什么 Apache Druid 兼具数据仓库，全文检索和时间序列的特点。...❞ 了解过 Apache Druid 或之前看过本系列前期文章的同学应该都知道 Druid 兼具数据仓库，全文检索和时间序列的能力。...本篇文章将为你详细讲解 Druid 底层文件 Segment 的组织方式。 「带着问题阅读：」 Druid 的数据模型是怎样的？ Druid 维度列的三种存储数据结构如何？各自的作用？...Druid 共有三种基本列类型：时间戳列，维度列和指标列，如下图所示： timestamp和metric列很简单：在底层，它们都是由 LZ4 压缩的 interger 或 float 的数组。...最后 一、文章开头的问题，你是否已经有答案 Druid 的数据模型是怎样的？（时间戳列，维度列和指标列） Druid 维度列的三种存储数据结构如何？各自的作用？

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    大数据Apache Druid（一）：Druid简单介绍和优缺点

    Druid简单介绍和优缺点一、什么是Apache DruidDruid（德鲁伊）是一个分布式的、支持实时多维 OLAP 分析、列式存储的数据处理系统，支持高速的实时数据读取处理、支持实时灵活的多维数据分析查询...在Druid数十台分布式集群中支持每秒百万条数据写入，对亿万条数据读取做到亚秒到秒级响应。此外，Druid支持根据时间戳对数据进行预聚合摄入和聚合分析，在时序数据处理分析场景中也可以使用Druid。...Druid官网地址：http://druid.apache.org/注意:阿里巴巴有个开源项目也叫Druid，是一个数据库连接池项目。这里说的Apache Druid与阿里巴巴的Druid没有关系。...二、Druid优缺点Druid有如下特点，也可以看做是Druid的优点：列式存储Druid使用面相列的存储，对于OLAP分析需要读取列分析的场景加快了速度，同时一列数据中有很多共性的数据，数据的压缩效果好...但是还有一些缺点，缺点如下：有限的join能力Druid适用于清洗好的数据实时写入，不需要更新数据，所以数据在写入Druid之前一般需要拉宽处理，在从Druid中查询数据时，直接查询这张宽表即可。

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    大数据Apache Druid（四）：使用Imply进行Druid集群搭建

    ​使用Imply进行Druid集群搭建Imply基于Druid进行了一些组件的开发，是Druid的集成包，提供开源版本和商业版本，类似CDH一样，使安装Druid简化了部署，Imply也是Druid团队开发...druid.service=druid/overlord#配置overlord节点druid.host=node3druid.port=8090druid.indexer.queue.startDelay...druid.service=druid/historical#配置Druid historical节点druid.host=node4druid.port=8083#配置Historical缓存内存，默认是...druid.service=druid/middlemanager#配置Druid middleManager节点druid.host=node4druid.port=80919、配置broker节点进入...connection: 'mysql://root:123456@node2:3306/pivot'12、修改每个服务启动JVM内存参数正常情况下，如果我们采用的是真实的服务器，修改以上配置文件可以启动集群，如果使用虚拟机

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    大数据Apache Druid（七）：Druid数据的全量更新

    ​Druid数据的全量更新Druid中不支持对指定的数据进行更新，只支持对数据进行全量替换，全量替换的粒度是以Segment为标准。...举例说明如下：现在在Druid中Datasoure “mydruid_testdata”中目前的数据如下：SELECT __time, "count", item, loc, sum_amount..., uidFROM mydruid_testdata我们可以在Druid webui中查看当前Datasource 对应的Segment信息，其对应的Segement在HDFS中的信息如下：我们想要替换...13"}{"data_dt":"2021-07-01T09:53:42.000Z","uid":"uid003","loc":"海南","item":"生鲜","amount":"14"}以上数据与目前Druid...当前Datasource中此Segment的数据完全不一样，然后，我们将对应的数据上传到node3、node4、node5某个新路径下，在Druid webui 页面上选择“Load Data”以加载磁盘数据方式将数据加载到

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    大数据Apache Druid（二）：Druid数据结构及架构原理

    Segment内部采用列式存储，并不是每个列都对应一个独立的文件，而是每列都有独立的数据结构，这些列存储在一个文件中。...在Segment中数据类型有三种：时间戳、维度列、指标列，举例如下：对于时间戳和指标列，实际存储是一个数组。...对于维度列而言，由于需要支持filter和group by操作，所以Druid使用了字典编码（Dictionary Encoding）和位图索引（Bitmap Index）来存储每个维度列。...每个维度列需要三个数据结构：需要一个字典数据结构，将维度值映射成一个整数ID使用上面的字典编码，将该列所有维值放在一个列表中。对于列中不同的值，使用bitmap数据结构标识哪些行包含这些值。...-07-01广州手机4002022-07-01杭州水果5002022-07-01北京书籍600Druid将以上数据存储构建的位图索引如下，来实现数据快速查找：将维度列中的值映射成一个个整数ID维度列有loc

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    MySQL 虚拟列详解

    在 MySQL 中，虚拟列（也称为生成列或计算列）是从一个或多个其他列派生的列，但不实际存储在数据库表中。...使用 MySQL 虚拟列就非常简单了，MySQL 会在查询时自动计算并返回结果。创建虚拟列要创建一个虚拟列，你可以在创建表时或者在现有表上使用 ALTER TABLE 语句。...注意，MySQL 5.7 及之前的版本不支持虚拟列，但从 MySQL 8.0 开始支持生成列（包括虚拟列）。...在现有表上添加虚拟列-- 假设原来的表达式是 (column1 + column2)-- 新的表达式是 (column1 * column2) -- 首先删除旧的虚拟列（如果它实际上是一个真实的物理列，...这意味着生成的列值会被存储在磁盘上，类似于普通列。但是，它们仍然只在查询时计算。VIRTUAL：虚拟生成的列。这类列不会在磁盘上存储其值，而是在查询时根据基础列动态计算得出。

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    实时统计分析系统-Apache Druid

    这个系统集合了一个面向列存储的层，一个分布式、shared-nothing的架构，和一个高级的索引结构，来达成在秒级以内对十亿行级别的表进行任意的探索分析。...在一个需要高并发并且保证查询性能和数据可用性的并需要提供产品级别的保证的需求，Hadoop并不能满足，因此创建了Druid，一个开源的、分布式、列存储、实时分析的数据存储。...其中的分布式和查询模型都参考了当前的一些搜索引擎的基础架构. druid的一些特点: Druid是一个开源的，分布式的，列存储的，适用于实时数据分析的系统，文档详细，易于上手,Druid的一些特性总结如下...为了避免堆溢出问题，实时节点会定期地、或者在达到设定的最大行限制的时候，把内存中的索引持久化到磁盘去 这个持久化进程会把保存于内存缓存中的数据转换为基于列存储的格式，所有持久化的索引都是不可变的，并且实时节点会加载这些索引到...经过一段时间会转存到DeepStorage ③ 元数据写入MySQL; 实时节点转存的Segment会在ZooKeeper中新增一条记录 ④ 协调节点从MySQL获取元数据,比如schema信息(维度列和指标列

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