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## 查询维度(Query dimensions)
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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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下边的JSON字段可以被用于查询中来对维度值进行操作
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### DimensionSpec
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`DimensionSpecs`定义在聚合之前如何转换维度值。
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#### 默认的DimensionSpec
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按原样返回维度值，并可选地重命名维度
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```json
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{
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"type" : "default",
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"dimension" : <dimension>,
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"outputName": <output_name>,
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"outputType": <"STRING"|"LONG"|"FLOAT">
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}
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```
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当在一个数值列上指定了DimensionSpec，用户需要在 `outputType`字段中包括列的类型。 如果未指定，则 `outputType` 默认为STRING。
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详情可以参见 [输出类型](#输出类型)
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#### 带提取函数的DimensionSpec
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返回被给定的[提取函数](#提取函数)转换后的维度值。
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```json
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{
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"type" : "extraction",
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"dimension" : <dimension>,
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"outputName" : <output_name>,
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"outputType": <"STRING"|"LONG"|"FLOAT">,
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"extractionFn" : <extraction_function>
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}
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```
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也可以在`ExtractionDimensionSpec`中指定`outputType`，以便在合并之前对结果应用类型转换。 如果未指定，`outputType` 默认为STRING。
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详情可以参见 [输出类型](#输出类型)
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#### 带过滤的DimensionSpec
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该项功能仅仅对多值维度是比较有用的。如果你在Apache Druid中有一个值为 ["v1","v2","v3"] 的行，当发送一个带有对维度值为"v1"进行[查询过滤](filters.md)的GroupBy/TopN查询, 在响应中，将会得到包含"v1","v2","v3"的三行数据。这个行为在大多数场景是不适合的。
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之所以会发生这种情况，是因为"查询过滤器"是在位图上内部使用的，并且只用于匹配要包含在查询结果处理中的行。对于多值维度，"查询过滤器"的行为类似于包含检查，它将匹配维度值为["v1"、"v2"、"v3"]的行。有关更多详细信息，请参阅[段](../design/Segments.md)中"多值列"一节, 然后groupBy/topN处理管道"分解"所有多值维度，得到3行"v1"、"v2"和"v3"。
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除了有效地选择要处理的行的"查询过滤器"之外，还可以使用带过滤的DimensionSpec来筛选多值维度值中的特定值。这些维度规范采用代理维度规范和筛选条件。从"分解"行中，查询结果中只返回与给定筛选条件匹配的行。
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以下带过滤的DimensionSpec充当"isWhitelist"属性值的值的白名单或黑名单。
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```json
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{ "type" : "listFiltered", "delegate" : <dimensionSpec>, "values": <array of strings>, "isWhitelist": <optional attribute for true/false, default is true> }
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```
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以下带过滤的DimensionSpec仅保留与正则匹配的值。请注意，`listFiltered`比这个更快，对于白名单或黑名单用例应该使用它。
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```json
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{ "type" : "regexFiltered", "delegate" : <dimensionSpec>, "pattern": <java regex pattern> }
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```
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以下带过滤的DimensionSpec仅保留以相同前缀开头的值。
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```json
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{ "type" : "prefixFiltered", "delegate" : <dimensionSpec>, "prefix": <prefix string> }
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```
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更多详细信息和实例，可以参见 [多值维度](multi-value-dimensions.md)
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#### 带Lookup的DimensionSpec
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> [!WARNING]
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> Lookups是一个[实验性的特性](../development/experimental.md)
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带Lookup的DimensionSpec可用于将lookup实现直接定义为维度规范。一般来说，有两种不同类型的查找实现。第一种是在查询时像map实现一样传递的。
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```json
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{
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"type":"lookup",
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||
"dimension":"dimensionName",
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||
"outputName":"dimensionOutputName",
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||
"replaceMissingValueWith":"missing_value",
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"retainMissingValue":false,
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||
"lookup":{"type": "map", "map":{"key":"value"}, "isOneToOne":false}
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}
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```
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||
`retainMissingValue` 和 `replaceMissingValueWith` 属性可以在查询时候被指定来显示的标识如何操作缺失值。 将 `replaceMissingValueWith` 设置为 `""` 与设置为 `null`具有同等作用。 将 `retainMissingValue` 设置为true的话，如果未在Lookup中找到则使用维度的原始值。 默认下，`retainMissingValue = false` 和 `replaceMissingValueWith = null`, 即缺失值当做丢失来处理。
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|
||
将`retainMissingValue`设置为true且同时指定了`replaceMissingValueWith`，这是不合法的。
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可以提供属性`optimize`以允许优化基于Lookup的提取过滤器（默认情况下 `optimize=true` ）。
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第二种类型由于其大小原因而无法在查询时传递，它将基于已经通过配置文件 或/和 Coordinator注册的外部Lookup表或资源。
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```json
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{
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||
"type":"lookup",
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||
"dimension":"dimensionName",
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||
"outputName":"dimensionOutputName",
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||
"name":"lookupName"
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||
}
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```
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### 输出类型
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DimensionSpec提供了一个选项来指定列值的输出类型。这是必要的，因为具有给定名称的列可能在不同的段中具有不同的值类型；结果将在合并之前转换为`outputType`指定的类型。
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请注意，并非所有DimensionSpec用例当前都支持`outputType`，下表显示了哪些用例支持此选项：
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| 查询类型 | 是否支持 |
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|-|-|
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| GroupBy(v1) | 不支持 |
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| GroupBy(v2) | 支持 |
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| TopN | 支持 |
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| Search | 不支持 |
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| Select | 不支持 |
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| Cardinality Aggregator | 不支持 |
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### 提取函数
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提取函数定义了应用于每一个维度值的转换。这种转换可以适用于一般的维度，也同时适用于特殊的 `__time` 维度，时间维度标识了根据[查询粒度](AggregationGranularity.md)返回的当前时间bucket
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||
**请注意**，对于那些需要传字符串值的函数，`__time`维度值在进入提取函数前首先格式化为 [ISO-8610格式](https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601)
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#### 正则表达式提取函数
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||
返回给定正则表达式的第一个匹配组。如果不匹配，则按原样返回维度值。
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```json
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{
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||
"type" : "regex",
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||
"expr" : <regular_expression>,
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||
"index" : <group to extract, default 1>
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"replaceMissingValue" : true,
|
||
"replaceMissingValueWith" : "foobar"
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||
}
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||
```
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例如，使用 `"expr" : "(\\w\\w\\w).*"` 会将 `'Monday'`, `'Tuesday'`, `'Wednesday'` 转换为 `'Mon'`, `'Tue'`, `'Wed'`.
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如果 `index` 被设置，将控制提取哪个匹配组。 index为0表示提取整个模式配置的字符串。
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如果 `replaceMissingValue` 属性设置为true，提取函数将与正则模式不匹配的维度值转换为用户指定的字符串。 默认是 `false`。
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如果 `replaceMissingValueWith` 属性用来设置当 `replaceMissingValue = true` 时不匹配的维度值被替换的目标值。 如果 `replaceMissingValueWith` 未指定，不匹配的维度值将被替换为null。
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例如， 如果在上边的JSON中 `expr` 为 `"(a\w+)"` , 这是一个匹配以字母 `a` 开头的单次， 提取函数将会把 `banana` 转化为 `foobar`.
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#### Partial提取函数
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||
如果正则表达式匹配了则返回原值，否则返回null
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```json
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{ "type" : "partial", "expr" : <regular_expression> }
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```
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#### SearchQuery提取函数
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||
如果给定的 [SearchQuerySpec](searchquery.md) 匹配到值则原值返回，否则返回null
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```json
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||
{ "type" : "searchQuery", "query" : <search_query_spec> }
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```
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#### Substring提取函数
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||
返回从提供的索引开始的维度值和所需长度的子字符串。索引和长度都是以字符串中存在的Unicode代码单元的数量来度量的，就好像它是用UTF-16编码的一样。请注意，某些Unicode字符可能由两个代码单元表示。这与Java String类的"substring"方法的行为相同。
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||
如果所需的长度超过维度值的长度，则返回从索引开始的字符串的其余部分。如果索引大于维度值的长度，则返回null。
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```json
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||
{ "type" : "substring", "index" : 1, "length" : 4 }
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```
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||
对于返回从索引开始的维度值的剩余部分的子字符串，可以省略长度；如果索引大于维度值的长度，则可以为null。
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```json
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{ "type" : "substring", "index" : 3 }
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||
```
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||
#### Strlen提取函数
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||
返回维度值的长度，以字符串中存在的Unicode代码单位的数量度量，就好像它是用UTF-16编码的一样。请注意，某些Unicode字符可能由两个代码单元表示。这与Java String类的"length"方法的行为相同。
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||
null字符串被认定为长度为0
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```json
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||
{ "type" : "strlen" }
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```
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#### TimeFormat提取函数
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||
返回根据给定格式字符串、时区和区域设置格式化的维度值。
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对于 `__time` 维度值，这将格式化由 [聚合粒度](granularity.md) 限定的时间值
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对于一般的维度，它假设字符串已经被格式化为 [ISO-8601的日期与时间格式](https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601)
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* `format`: 用于结果维度值的日期时间格式， 格式为 [Joda时间格式](https://www.joda.org/joda-time/apidocs/org/joda/time/format/DateTimeFormat.html) , 或者为null则使用默认的ISO8601格式
|
||
* `locale`: 使用由 [IETF BCP 47语言标签](http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/java8locales-2095355.html#util-text) 给定的地区（语言和国家），例如 `en-US`, `en-GB`, `fr-FR`, `fr-CA`
|
||
* `timeZone`: 使用 [IANA tz数据库格式](http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_tz_database_time_zones) 的时区，例如： `Europe/Berlin`(这可能与聚合时区不同)
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||
* `granularity`: 格式化之前的粒度， 或者不使用粒度
|
||
* `asMillis`: 布尔值，设置为true以将输入字符串视为毫秒而不是ISO8601字符串。此外，如果 `format` 为null或未指定，输出将以毫秒而不是ISO8601为单位。
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||
```json
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||
{ "type" : "timeFormat",
|
||
"format" : <output_format> (optional),
|
||
"timeZone" : <time_zone> (optional, default UTC),
|
||
"locale" : <locale> (optional, default current locale),
|
||
"granularity" : <granularity> (optional, default none) ,
|
||
"asMillis" : <true or false> (optional) }
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||
```
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例如，以下维度规范以法语返回Montréal的星期几：
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```json
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||
{
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||
"type" : "extraction",
|
||
"dimension" : "__time",
|
||
"outputName" : "dayOfWeek",
|
||
"extractionFn" : {
|
||
"type" : "timeFormat",
|
||
"format" : "EEEE",
|
||
"timeZone" : "America/Montreal",
|
||
"locale" : "fr"
|
||
}
|
||
}
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```
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||
#### TimeParsing提取函数
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时间解析提取函数是将维度值按照给定的输入格式解析为时间戳， 同时返回按照给定的输出格式格式化后的数据。
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注意，如果操作的是 `__time` 维度，应当考虑使用 [TimeFormat提取函数](#timeformat提取函数) 来替代，它直接作用于时间值，而不是字符串值
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||
如果"joda"是true， 时间格式就是 [Joda DateTimeFormat文档](https://www.joda.org/joda-time/apidocs/org/joda/time/format/DateTimeFormat.html) 中描述的。 如果"joda"是false或者未指定，则时间格式就是 [SimpleDateFormat文档](https://unicode-org.github.io/icu-docs/#/icu4j/com/ibm/icu/text/SimpleDateFormat.html) 中描述的。 一般来说，我们推荐设置"joda"为true，因为Joda格式在Druid API中比较常见，而且因为Joda以更符合ISO8601的方式处理某些边缘案例（如日历年开始和结束时的周和周）。
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||
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||
如果无法使用提供的时间格式解析某个值，则将按原样返回该值。
|
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```json
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||
{ "type" : "time",
|
||
"timeFormat" : <input_format>,
|
||
"resultFormat" : <output_format>,
|
||
"joda" : <true, false> }
|
||
```
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||
#### JavaScript提取函数
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||
该功能返回经过JavaScript函数转换后的维度值。
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||
对于一般的维度，输入值以字符串来传入。
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||
对于 `__time` 维度，输入值被传入为自1970-01-01UTC以来的秒值
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||
一般维度的示例如下：
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||
```json
|
||
{
|
||
"type" : "javascript",
|
||
"function" : "function(str) { return str.substr(0, 3); }"
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"type" : "javascript",
|
||
"function" : "function(str) { return str + '!!!'; }",
|
||
"injective" : true
|
||
}
|
||
```
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||
`injective`属性指定JavaScript函数是否保持唯一性。默认值为`false`，表示不保留唯一性
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||
`__time` 维度的示例如下：
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||
```json
|
||
{
|
||
"type" : "javascript",
|
||
"function" : "function(t) { return 'Second ' + Math.floor((t % 60000) / 1000); }"
|
||
}
|
||
```
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> [!WARNING]
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||
> 基于JavaScript的功能默认是禁用的。 如何启用它以及如何使用Druid JavaScript功能，参考 [JavaScript编程指南](../development/JavaScript.md)。
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||
#### 已注册的Lookup提取函数
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||
Lookup是Druid中的一个概念，可以可选地将维度值使用新值进行替换。 对于更多[Lookups](lookups.md)的使用可以查看对应文档。 "registeredLookup"提取函数允许您引用已在集群范围配置中注册的查找。
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||
|
||
实例：
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||
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||
```json
|
||
{
|
||
"type":"registeredLookup",
|
||
"lookup":"some_lookup_name",
|
||
"retainMissingValue":true
|
||
}
|
||
```
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||
|
||
`retainMissingValue` 和 `replaceMissingValueWith` 属性可以在查询时候被指定来显示的标识如何操作缺失值。 将 `replaceMissingValueWith` 设置为 `""` 与设置为 `null`具有同等作用。 将 `retainMissingValue` 设置为true的话，如果未在Lookup中找到则使用维度的原始值。 默认下，`retainMissingValue = false` 和 `replaceMissingValueWith = null`, 即缺失值当做丢失来处理。
|
||
|
||
将`retainMissingValue`设置为true且同时指定了`replaceMissingValueWith`，这是不合法的。
|
||
|
||
可以提供属性`optimize`以允许优化基于Lookup的提取过滤器（默认情况下 `optimize=true` ）。优化层将在Broker上运行，并将提取过滤器重写为选择器过滤器的子句。
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"filter": {
|
||
"type": "selector",
|
||
"dimension": "product",
|
||
"value": "bar_1",
|
||
"extractionFn": {
|
||
"type": "registeredLookup",
|
||
"optimize": true,
|
||
"lookup": "some_lookup_name"
|
||
}
|
||
}
|
||
}
|
||
```
|
||
以上过滤器将被重写为下列简单查询，假设在lookup中"product_1"和"product_3"被映射为"bar_1"值：
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"filter":{
|
||
"type":"or",
|
||
"fields":[
|
||
{
|
||
"filter":{
|
||
"type":"selector",
|
||
"dimension":"product",
|
||
"value":"product_1"
|
||
}
|
||
},
|
||
{
|
||
"filter":{
|
||
"type":"selector",
|
||
"dimension":"product",
|
||
"value":"product_3"
|
||
}
|
||
}
|
||
]
|
||
}
|
||
}
|
||
```
|
||
在lookup文件中将空字符串指定为key可以用来实现将一个空的维度值映射为特定的值。该特性有助于区分一个空值维度和lookup导致的null。例如，对维度值`[null, "foo", "bat"]`指定`{"":"bar","bat":"baz"}`,将缺失值替换为 `"oof"` 得到结果 `["bar", "oof", "baz"]`。 省略空字符串键将导致丢失的值接管。 例如，对维度值`[null, "foo", "bat"]`指定`{"bat":"baz"}` ，将缺失值替换为 `"oof"` 将得到的结果是 `["oof", "oof", "baz"]`。
|
||
|
||
#### InlineLookup提取函数
|
||
|
||
Lookup是Druid中的一个概念，可以可选地将维度值使用新值进行替换。 对于更多[Lookups](lookups.md)的使用可以查看对应文档。 "Lookup"提取函数允许您指定一个行内的未在集群范围配置中注册的查找。
|
||
|
||
实例：
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"type":"lookup",
|
||
"lookup":{
|
||
"type":"map",
|
||
"map":{"foo":"bar", "baz":"bat"}
|
||
},
|
||
"retainMissingValue":true,
|
||
"injective":true
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"type":"lookup",
|
||
"lookup":{
|
||
"type":"map",
|
||
"map":{"foo":"bar", "baz":"bat"}
|
||
},
|
||
"retainMissingValue":false,
|
||
"injective":false,
|
||
"replaceMissingValueWith":"MISSING"
|
||
}
|
||
```
|
||
Inline Lookup应该是 `map` 类型
|
||
|
||
`retainMissingValue`, `replaceMissingValueWith`, `injective` 和 `optimize` 四个属性与上述的 [已注册的Lookup提取函数](#已注册的Lookup提取函数) 相类似。
|
||
|
||
#### Cascade提取函数
|
||
|
||
该函数提供了提取函数链式执行的能力。
|
||
|
||
`extractionFns`属性包括一个提取函数数组，将按照顺序来执行。
|
||
|
||
以下为一个包含 [正则表达式提取函数](#正则表达式提取函数) 、 [JavaScript提取函数](#javascript提取函数)、[substring提取函数](#substring提取函数) 的链式
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"type" : "cascade",
|
||
"extractionFns": [
|
||
{
|
||
"type" : "regex",
|
||
"expr" : "/([^/]+)/",
|
||
"replaceMissingValue": false,
|
||
"replaceMissingValueWith": null
|
||
},
|
||
{
|
||
"type" : "javascript",
|
||
"function" : "function(str) { return \"the \".concat(str) }"
|
||
},
|
||
{
|
||
"type" : "substring",
|
||
"index" : 0, "length" : 7
|
||
}
|
||
]
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
它将使用指定的提取函数按指定的顺序转换维度值。例如，`/druid/prod/historical'`转换为 `'the dru'`, 过程为先经过正则提取转化为 `druid`,然后通过JavaScript提取函数转化为 `'the druid'`, 最后，substring提取函数将其转化为 `the dru`
|
||
|
||
#### StringFormat提取函数
|
||
|
||
返回根据给定格式字符串格式化的维度值。
|
||
|
||
```json
|
||
{ "type" : "stringFormat", "format" : <sprintf_expression>, "nullHandling" : <optional attribute for handling null value> }
|
||
```
|
||
|
||
例如想在某个维度值的前后拼接一个 `"["` 和 `"]"`,需要指定格式字符串为 "[%s]"。`nullHandling` 可以是 `nullString`, `emptyString` 或者 `returnNull`中质疑。 对于 "[%s]" 格式， 每一项配置的结果为 `[null]`, `[]`, `null`。默认为 `nullString`。
|
||
|
||
#### 大小写提取函数
|
||
|
||
返回所有大小写的维度值。用户可以选择指定要使用的语言来执行上转换或下转换
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"type" : "upper",
|
||
"locale":"fr"
|
||
}
|
||
```
|
||
或者不设置“locale”（在本例中，是该Java虚拟机实例的默认locale的当前值）
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"type" : "lower"
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
#### Bucket提取函数
|
||
|
||
Bucket提取函数用于通过将给定大小的每个范围内的数值转换为相同的基值来提取Bucket。非数值将转换为null。
|
||
|
||
* `size`: bucket的大小，默认为1
|
||
* `offset`: Bucket的offset，默认为0
|
||
|
||
下列提取函数创建了一个起始于2长度为5的bucket，在这种情况下，[2, 7)之间的值转化为2， [7,12)之间的值转化为7
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"type" : "bucket",
|
||
"size" : 5,
|
||
"offset" : 2
|
||
}
|
||
``` |