add topn metric spec part
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@ -0,0 +1,79 @@
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## 排序(TopN)
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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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在Apache Druid中,TopN metric spec来标明topN的值如何被排序
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### 数值型TopNMetricSpec
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最简单的metric spec是使用一个字符串值来标识topN的结果如何排序,它们被包含在一个topN查询中:
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```json
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"metric": "<metric_name>"
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```
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metric字段也可以通过JSON对象来指定。 数值型维度值排序的语法如下:
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```json
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"metric": {
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"type": "numeric",
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||||
"metric": "<metric_name>"
|
||||
}
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```
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| 属性 | 描述 | 是否必须 |
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|-|-|-|
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| `type` | 表示数值型排序, 总是 `numeric` | 是 |
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| `metric` | 实际中用来排序的字段 | 是 |
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### 维度型TopNMetricSpec
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该类型的metric spec使用维度值来排序TopN的结果,使用[排序顺序](sorting-orders.md)中列出来的排序。
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| 属性 | 类型 | 描述 | 是否必须 |
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|-|-|-|-|
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| `type` | String | 标识一个维度值排序 | 是,必须为`dimension` |
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| `ordering` | String | 指定一个排序顺序, 可能的值为:`lexicographic`, `alphanumeric`, `numeric`, `strlen` | 否,默认为`lexicographic` |
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| `previousStop` | String | 排序的起始点,例如,如果该值设置为b,则b之前的所有值都被丢弃掉。 该值可以被用来对所有维度值进行分页 | 否 |
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使用`lexicographic`排序的语法如下:
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```json
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"metric": {
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||||
"type": "dimension",
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||||
"ordering": "lexicographic",
|
||||
"previousStop": "<previousStop_value>"
|
||||
}
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```
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注意,在早期版本的Druid中,DimensionTopNMetricSpec提供的功能由两种不同的spec类型处理,即Lexicographic和Alphanumeric(当只支持两种排序顺序时)。这些规范类型已被弃用,但仍然可用。
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### 倒排型TopNMetricSpec
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以倒排的方式排序维度值, 可以被用来以升序来排列值
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```json
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"metric": {
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||||
"type": "inverted",
|
||||
"metric": <delegate_top_n_metric_spec>
|
||||
}
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||||
```
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||||
| 属性 | 描述 | 是否必须 |
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|-|-|-|
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||||
| `type` | 表示数值型排序, 总是 `inverted` | 是 |
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||||
| `metric` | 实际中用来排序的字段 | 是 |
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