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e0d792dfd1
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@ -324,5 +324,174 @@ Like过滤器支持使用提取函数，详情可见 [带提取函数的过滤
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}
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```
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#### **带提取函数的过滤器**
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### **间隔过滤器(Interval Filter)**
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间隔过滤器针对包含长毫秒值的列启用范围过滤，边界指定为ISO-8601时间间隔。 它适用于 `__time`列， Long类型的指标列，和值可以解析为长毫秒的维度列。
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该过滤器将ISO-8601的时间间隔转换为开始/结束范围，同时将这些毫秒范围转换为边界过滤器的OR操作。 边界过滤器为左闭右开匹配，（例如，start <= time < end）
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| 属性 | 类型 | 描述 | 是否必须 |
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|-|-|-|-|
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| `type` | String | 该值始终为`interval` | 是 |
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| `dimension` | String | 需要过滤的维度 | 是 |
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| `interval` | Array | 包含了ISO-8601间隔字符串的JSON数组，该字段定义了要过滤的时间范围 | 是 |
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| `extractionFn` | [提取函数](dimensionspec.md) | 对维度使用的 [提取函数](dimensionspec.md) | 否 |
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间隔过滤器支持使用提取函数，详情可见 [带提取函数的过滤器](#带提取函数的过滤器)
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如果在该过滤器中使用提取函数，则提取函数的输出值应该是可以解析成长毫秒类型的。
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下列实例展示了过滤时间范围在2014年10月1日到7日、2014年11月15日-16日的数据：
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```json
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{
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"type" : "interval",
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"dimension" : "__time",
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"intervals" : [
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"2014-10-01T00:00:00.000Z/2014-10-07T00:00:00.000Z",
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"2014-11-15T00:00:00.000Z/2014-11-16T00:00:00.000Z"
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]
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}
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```
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上述过滤器等价于下边的OR连接的边界过滤器：
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```json
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{
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"type": "or",
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"fields": [
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{
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"type": "bound",
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"dimension": "__time",
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||||
"lower": "1412121600000",
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"lowerStrict": false,
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||||
"upper": "1412640000000" ,
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"upperStrict": true,
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||||
"ordering": "numeric"
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},
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{
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"type": "bound",
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||||
"dimension": "__time",
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||||
"lower": "1416009600000",
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||||
"lowerStrict": false,
|
||||
"upper": "1416096000000" ,
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||||
"upperStrict": true,
|
||||
"ordering": "numeric"
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}
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]
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}
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```
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#### **带提取函数的过滤**
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除了"spatial"之外的所有的过滤器都支持提取函数，提取函数通过在过滤器的 `extractionFn` 字段中设置。 关于提取函数更多的信息可以参见[提取函数](dimensionspec.md)
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如果指定了，提取函数将在过滤器之前对输入数据进行转换。 下边的实例展示了一个带有提取函数的选择过滤器，该过滤器首先根据预定义的lookup值来转换输入值，然后转换后的值匹配到了 `bar_1`。
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实例： 下边的例子对于 `product`列来进行匹配 `[product_1, product_3, product_5]` 中的维度值。
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```json
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{
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"filter": {
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"type": "selector",
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"dimension": "product",
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"value": "bar_1",
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||||
"extractionFn": {
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||||
"type": "lookup",
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||||
"lookup": {
|
||||
"type": "map",
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||||
"map": {
|
||||
"product_1": "bar_1",
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||||
"product_5": "bar_1",
|
||||
"product_3": "bar_1"
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}
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}
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}
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}
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}
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```
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### 列类型
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Druid支持在时间戳、字符串、长整型和浮点数列上进行过滤。
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注意：仅仅是字符串类型的列有位图索引。 因此，在其他类型的列上进行过滤将需要扫描列数据。
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**在数值列上进行过滤**
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在对数值列进行过滤时，可以将过滤器当作字符串来编写。在大多数情况下，筛选器将转换为数值，并将直接应用于数值列值。在某些情况下（如正则过滤器），数字列值将在扫描期间转换为字符串。
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例如，在一个特定值过滤，`myFloatColumn = 10.1`:
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```json
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"filter": {
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"type": "selector",
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"dimension": "myFloatColumn",
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"value": "10.1"
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}
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```
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在一个范围值进行过滤， `10 <= myFloatColumn < 20`:
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```json
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"filter": {
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||||
"type": "bound",
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||||
"dimension": "myFloatColumn",
|
||||
"ordering": "numeric",
|
||||
"lower": "10",
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||||
"lowerStrict": false,
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||||
"upper": "20",
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||||
"upperStrict": true
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||||
}
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```
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**在时间戳列上进行过滤**
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查询过滤器同时也可以应用于时间戳列。 时间戳列有长毫秒值。 时间戳列的使用是通过字符串 `__time` 来当做维度名称的。 和数值型维度类似， 当时间戳的值为字符串时，时间戳过滤器需要被指定。
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如果我们希望以一个特定的格式（时区等）来解释时间戳，[时间格式转换函数](dimensionspec.md) 是非常有用的。
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例如，对一个长时间戳值进行过滤：
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```json
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"filter": {
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"type": "selector",
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||||
"dimension": "__time",
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"value": "124457387532"
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}
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```
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对一周的一天进行过滤：
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```json
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"filter": {
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||||
"type": "selector",
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||||
"dimension": "__time",
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"value": "Friday",
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||||
"extractionFn": {
|
||||
"type": "timeFormat",
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||||
"format": "EEEE",
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||||
"timeZone": "America/New_York",
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||||
"locale": "en"
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}
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}
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```
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对一个ISO-8601时间间隔集合进行过滤：
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```json
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{
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"type" : "interval",
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||||
"dimension" : "__time",
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||||
"intervals" : [
|
||||
"2014-10-01T00:00:00.000Z/2014-10-07T00:00:00.000Z",
|
||||
"2014-11-15T00:00:00.000Z/2014-11-16T00:00:00.000Z"
|
||||
]
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||||
}
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```
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### True过滤器
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true过滤器是匹配所有值的过滤器。它可以用来暂时禁用其他过滤器而不删除过滤器。
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```json
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{ "type" : "true" }
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