add search query

This commit is contained in:
liujianhuan 2021-01-14 14:00:38 +08:00
parent 03230e5097
commit ee7a1db1a4
2 changed files with 166 additions and 1 deletions

View File

@ -1 +1,166 @@
<!-- toc -->
<!-- toc -->
<script async src="https://pagead2.googlesyndication.com/pagead/js/adsbygoogle.js"></script>
<ins class="adsbygoogle"
style="display:block; text-align:center;"
data-ad-layout="in-article"
data-ad-format="fluid"
data-ad-client="ca-pub-8828078415045620"
data-ad-slot="7586680510"></ins>
<script>
(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
</script>
## Search查询
> [!WARNING]
> 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)。
搜索查询返回与搜索规范匹配的维度值。
```json
{
"queryType": "search",
"dataSource": "sample_datasource",
"granularity": "day",
"searchDimensions": [
"dim1",
"dim2"
],
"query": {
"type": "insensitive_contains",
"value": "Ke"
},
"sort" : {
"type": "lexicographic"
},
"intervals": [
"2013-01-01T00:00:00.000/2013-01-03T00:00:00.000"
]
}
```
对于一个搜索查询,有以下几个主要部分:
| 属性 | 描述 | 是否必须 |
|-|-|-|
| `queryType` | 该字符串始终为"search", Druid根据该字段来确定如何执行该查询 | 是 |
| `dataSource` | 要查询的数据源, 类似于关系型数据库的表。 可以通过 [数据源](datasource.md) 来查看更多信息| 是 |
| `granularity` | 定义查询粒度,参见 [Granularities](granularity.md) | 是 |
| `filter` | 参考 [Filters](filters.md) | 否 |
| `limit` | 定义搜索结果的每个Historical进程返回最大多少行。 | 否默认为1000 |
| `intervals` | 表示ISO-8601间隔的JSON对象。这定义了运行查询的时间范围。| 是 |
| `searchDimensions` | 运行搜索的维度列,没有设置该字段则意味着在所有的列中搜索 | 否 |
| `query` | 参见 [Search查询说明](#Search查询说明) | 否 |
| `sort` | 标识搜索结果集如何排序的对象, 可能的类型有 `lexicographic` , `alphanumeric` , `strlen` , `numeric`。 详情参见 [字符串比较](sorting-orders.md)部分 | 否 |
| `context` | 参见 [查询上下文](#查询上下文) | 否 |
结果格式如下:
```json
[
{
"timestamp": "2013-01-01T00:00:00.000Z",
"result": [
{
"dimension": "dim1",
"value": "Ke$ha",
"count": 3
},
{
"dimension": "dim2",
"value": "Ke$haForPresident",
"count": 1
}
]
},
{
"timestamp": "2013-01-02T00:00:00.000Z",
"result": [
{
"dimension": "dim1",
"value": "SomethingThatContainsKe",
"count": 1
},
{
"dimension": "dim2",
"value": "SomethingElseThatContainsKe",
"count": 2
}
]
}
]
```
**搜索查询的详细实现策略**
搜索查询可以使用两种策略来进行执行默认策略由Broker的运行时配置 `druid.query.search.searchStrategy` 来决定,该值可以被查询上下文中的 `searchStrategy`值覆盖。 如果查询上下文和运行时配置都有指定,默认使用 `useIndexes`策略。
* 默认的"useIndexes"策略首先根据对位图索引的支持将搜索维度分为两组。然后,它分别对支持位图的维组和其他维组应用`index-only`和`cursor-based`的执行计划。`index-only`仅使用索引进行搜索查询处理。对于每个维度,它读取每个维度值的位图索引,计算搜索,最后检查时间间隔和筛选器。对于`cursor-based`的执行计划,请参考"cursorOnly"策略。对于基数较大(大多数搜索维度的值都是唯一的)的搜索维度, `index-only`的性能较低。
* "cursorOnly"策略生成一个基于cursor的执行计划。这个计划创建一个游标从**QueryableIndexSegment**中读取一行然后计算搜索。如果某些过滤器支持位图索引则光标只能读取满足这些过滤器的行从而节省I/O成本。然而对于低选择性的过滤器它可能是缓慢的。
* "auto"策略使用基于成本的计划来选择最佳搜索策略。它估计了基于索引和游标的执行计划的成本,并选择了最优的执行计划。目前,由于成本估算的开销,默认情况下不启用。
### 服务端配置
下列属性将在运行时生效:
| 属性 | 描述 | 是否必须 |
|-|-|-|
| `druid.query.search.searchStrategy` | 默认的搜索查询策略 | `useIndexes` |
### 查询上下文
下列属性将在查询时生效:
| 属性 | 描述 |
|-|-|
| `searchStrategy` | 覆盖本次查询中 `druid.query.search.searchStrategy` 的值 |
### Search查询说明
**`insensitive_contains`**
如果维度值的任何部分包含此搜索查询规范中指定的值(无论大小写),则会出现"匹配"。语法是:
```json
{
"type" : "insensitive_contains",
"value" : "some_value"
}
```
**`fragment`**
如果维度值的任何部分包含此搜索查询规范中指定的所有值(默认情况下不区分大小写),则会出现"匹配"。语法是:
```json
{
"type" : "fragment",
"case_sensitive" : false,
"values" : ["fragment1", "fragment2"]
}
```
**`contains`**
如果维度值的任何部分包含此搜索查询规范中指定的值,则会出现“匹配”。语法是:
```json
{
"type" : "contains",
"case_sensitive" : true,
"value" : "some_value"
}
```
**`regex`**
如果维度值的任何部分包含此搜索查询规范中指定的模式,则会出现"匹配"。语法是:
```json
{
"type" : "regex",
"pattern" : "some_pattern"
}
```

View File