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@ -1 +1,166 @@
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## Search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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搜索查询返回与搜索规范匹配的维度值。
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```json
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{
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"queryType": "search",
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||||
"dataSource": "sample_datasource",
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"granularity": "day",
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||||
"searchDimensions": [
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"dim1",
|
||||
"dim2"
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||||
],
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"query": {
|
||||
"type": "insensitive_contains",
|
||||
"value": "Ke"
|
||||
},
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"sort" : {
|
||||
"type": "lexicographic"
|
||||
},
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||||
"intervals": [
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||||
"2013-01-01T00:00:00.000/2013-01-03T00:00:00.000"
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]
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}
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```
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对于一个搜索查询，有以下几个主要部分：
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| 属性 | 描述 | 是否必须 |
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|-|-|-|
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| `queryType` | 该字符串始终为"search", Druid根据该字段来确定如何执行该查询 | 是 |
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| `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 |
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| `granularity` | 定义查询粒度，参见 [Granularities](granularity.md) | 是 |
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| `filter` | 参考 [Filters](filters.md) | 否 |
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| `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） |
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| `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 |
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| `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 |
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| `query` | 参见 [Search查询说明](#Search查询说明) | 否 |
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| `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 |
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| `context` | 参见 [查询上下文](#查询上下文) | 否 |
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结果格式如下：
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```json
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[
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{
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||||
"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
|
||||
}
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||||
]
|
||||
}
|
||||
]
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```
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||||
**搜索查询的详细实现策略**
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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。
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||||
* 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。
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||||
* "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。
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||||
* "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。
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### 服务端配置
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下列属性将在运行时生效：
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| 属性 | 描述 | 是否必须 |
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|-|-|-|
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| `druid.query.search.searchStrategy` | 默认的搜索查询策略 | `useIndexes` |
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### 查询上下文
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||||
下列属性将在查询时生效：
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| 属性 | 描述 |
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|-|-|
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||||
| `searchStrategy` | 覆盖本次查询中 `druid.query.search.searchStrategy` 的值 |
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### Search查询说明
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**`insensitive_contains`**
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||||
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：
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||||
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"type" : "insensitive_contains",
|
||||
"value" : "some_value"
|
||||
}
|
||||
```
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||||
|
||||
**`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"
|
||||
}
|
||||
```
|
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