## TopN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)。 Apache Druid TopN查询根据某些条件返回给定维度中值的排序结果集。从概念上讲,可以将它们看作是一个具有[排序](limitspec.md)的、在单个维度上的近似[GroupByQuery](groupby.md), 在该场景下TopN查询比GroupBy查询更加的效率。 这些类型的查询获取一个topN查询对象并返回一个JSON对象数组,其中每个对象代表topN查询所请求的值。 TopN是近似查询,因为每个数据进程将对其前K个结果进行排序,并且只将那些前K个结果返回给Broker。在Druid中K的默认值是 `max(1000, threshold)`。在实践中,这意味着,如果你要求查询前1000个数据,前900个数据的正确性将为100%,之后的结果排序将无法保证。通过增加阈值可以使TopNs更加精确。 TopN的查询对象如下所示: ```json { "queryType": "topN", "dataSource": "sample_data", "dimension": "sample_dim", "threshold": 5, "metric": "count", "granularity": "all", "filter": { "type": "and", "fields": [ { "type": "selector", "dimension": "dim1", "value": "some_value" }, { "type": "selector", "dimension": "dim2", "value": "some_other_val" } ] }, "aggregations": [ { "type": "longSum", "name": "count", "fieldName": "count" }, { "type": "doubleSum", "name": "some_metric", "fieldName": "some_metric" } ], "postAggregations": [ { "type": "arithmetic", "name": "average", "fn": "/", "fields": [ { "type": "fieldAccess", "name": "some_metric", "fieldName": "some_metric" }, { "type": "fieldAccess", "name": "count", "fieldName": "count" } ] } ], "intervals": [ "2013-08-31T00:00:00.000/2013-09-03T00:00:00.000" ] } ``` 对于TopN查询,有11个部分,如下: | 属性 | 描述 | 是否必须 | |-|-|-| | queryType | 该字符串总是"TopN",Druid根据该值来确定如何解析查询 | 是 | | dataSource | 定义将要查询的字符串或者对象,与关系型数据库中的表类似。 详情可以查看 [数据源](datasource.md) 部分。 | 是 | | intervals | ISO-8601格式的时间间隔,定义了查询的时间范围 | 是 | | granularity | 定义查询粒度, 参见 [Granularities](granularity.md) | 是 | | filter | 参见 [Filters](filters.md) | 否 | | aggregations | 参见[Aggregations](Aggregations.md) | 对于数值类型的metricSpec, aggregations或者postAggregations必须指定,否则非必须 |