add ext

Misc/basicused.md

@@ -0,0 +1,4 @@
+## Druid的基本使用类文章合集
+
+1. [Apache Druid性能测评-云栖社区-阿里云](https://developer.aliyun.com/article/712725)
+2. 

Misc/optimized.md

@@ -0,0 +1,8 @@
+
+## 各个大厂对Druid的优化与实践类文章合集
+
+1. [快手 Druid 精确去重的设计和实现](https://www.infoq.cn/article/YdPlYzWCCQ5sPR_iKtVz)
+   
+   快手的业务特点包括超大数据规模、毫秒级查询时延、高数据实时性要求、高并发查询、高稳定性以及较高的 Schema 灵活性要求；因此快手选择 Druid 平台作为底层架构。由于 Druid 原生不支持数据精确去重功能，而快手业务中会涉及到例如计费等场景，有精确去重的需求。因此，本文重点讲述如何在 Druid 平台中实现精确去重。另一方面，Druid 对外的接口是 json 形式 ( Druid 0.9 版本之后逐步支持 SQL ) ，对 SQL 并不友好，本文最后部分会简述 Druid 平台与 MySQL 交互方面做的一些改进。
+
+   [原文链接](https://www.infoq.cn/article/YdPlYzWCCQ5sPR_iKtVz)

Misc/sourcecode.md

@@ -0,0 +1,7 @@
+## Druid源码解析类文章合集
+
+1. [Apache Druid源码导读--Google Guice DI框架](https://blog.csdn.net/yueguanghaidao/article/details/102531570)
+    
+    在大数据应用组件中，有两款OLAP引擎应用广泛，一款是偏离线处理的Kylin，另一个是偏实时的Druid。Kylin是一款国人开源的优秀离线OLAP引擎，基本上是Hadoop领域离线OLAP事实标准，在离线报表，指标分析领域应用广泛。而Apache Druid则在实时OLAP领域独领风骚，优异的性能、高可用、易扩展。
+
+    [原文链接]((https://blog.csdn.net/yueguanghaidao/article/details/102531570))

SUMMARY.md

@@ -3,6 +3,9 @@
 * [ApacheDruid中文技术社区]()
 
 * [优质技术文章合集]()
+  * [基本使用类](Misc/basicused.md)
+  * [源码解读类]()
+  * [优化实践类](Misc/optimized.md)
 
 * [整体介绍]()
   * [Druid概述](README.md)