2020-08-22 00:16:55 -04:00
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<!-- toc -->
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## TopN查询
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> [!WARNING]
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> Apache Druid支持两种查询语言： [Druid SQL](druidsql.md) 和 [原生查询](makeNativeQueries.md)。该文档描述了原生查询中的一种查询方式。 对于Druid SQL中使用的该种类型的信息，可以参考 [SQL文档](druidsql.md)。
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Apache Druid TopN查询根据某些条件返回给定维度中值的排序结果集。从概念上讲，可以将它们看作是一个具有[排序](limitspec.md)的、在单个维度上的近似[GroupByQuery](groupby.md), 在该场景下TopN查询比GroupBy查询更加的效率。 这些类型的查询获取一个topN查询对象并返回一个JSON对象数组，其中每个对象代表topN查询所请求的值。
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TopN是近似查询，因为每个数据进程将对其前K个结果进行排序，并且只将那些前K个结果返回给Broker。在Druid中K的默认值是 `max(1000, threshold)`。在实践中，这意味着，如果你要求查询前1000个数据，前900个数据的正确性将为100%，之后的结果排序将无法保证。通过增加阈值可以使TopNs更加精确。
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TopN的查询对象如下所示：
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```json
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{
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"queryType": "topN",
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"dataSource": "sample_data",
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"dimension": "sample_dim",
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"threshold": 5,
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"metric": "count",
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"granularity": "all",
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"filter": {
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"type": "and",
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"fields": [
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{
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"type": "selector",
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"dimension": "dim1",
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"value": "some_value"
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},
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{
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"type": "selector",
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"dimension": "dim2",
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"value": "some_other_val"
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}
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]
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},
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"aggregations": [
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{
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"type": "longSum",
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"name": "count",
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"fieldName": "count"
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},
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{
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"type": "doubleSum",
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"name": "some_metric",
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"fieldName": "some_metric"
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}
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],
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"postAggregations": [
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{
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"type": "arithmetic",
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"name": "average",
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"fn": "/",
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"fields": [
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{
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"type": "fieldAccess",
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"name": "some_metric",
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"fieldName": "some_metric"
|
|
|
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|
|
},
|
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|
{
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|
|
|
"type": "fieldAccess",
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"name": "count",
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|
"fieldName": "count"
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|
}
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|
]
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|
|
|
|
}
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|
],
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"intervals": [
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"2013-08-31T00:00:00.000/2013-09-03T00:00:00.000"
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|
]
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|
}
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```
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对于TopN查询，有11个部分，如下：
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| 属性 | 描述 | 是否必须 |
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|-|-|-|
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| queryType | 该字符串总是"TopN"，Druid根据该值来确定如何解析查询 | 是 |
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| dataSource | 定义将要查询的字符串或者对象，与关系型数据库中的表类似。 详情可以查看 [数据源](datasource.md) 部分。 | 是 |
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| intervals | ISO-8601格式的时间间隔，定义了查询的时间范围 | 是 |
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| granularity | 定义查询粒度， 参见 [Granularities](granularity.md) | 是 |
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| filter | 参见 [Filters](filters.md) | 否 |
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| aggregations | 参见[Aggregations](Aggregations.md) | 对于数值类型的metricSpec， aggregations或者postAggregations必须指定，否则非必须 |
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