339 lines
9.2 KiB
Markdown
339 lines
9.2 KiB
Markdown
<!-- 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>
|
||
|
||
## 聚合(Aggregations)
|
||
|
||
> [!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)。
|
||
|
||
聚合可以在摄取时作为摄取规范的一部分提供，作为在数据进入Apache Druid之前汇总数据的一种方式。聚合也可以在查询时指定为许多查询的一部分。
|
||
|
||
可用聚合包括：
|
||
|
||
### Count聚合器
|
||
|
||
`count`计算了过滤器匹配到行的总数：
|
||
|
||
```json
|
||
{ "type" : "count", "name" : <output_name> }
|
||
```
|
||
|
||
请注意计数聚合器计算Druid的行数，这并不总是反映摄取的原始事件数。这是因为Druid可以配置为在摄取时汇总数据。要计算摄取的数据行数，请在摄取时包括`count`聚合器，在查询时包括`longSum`聚合器。
|
||
|
||
### Sum聚合器
|
||
|
||
**`longSum`**
|
||
|
||
计算64位有符号整数的和
|
||
|
||
```json
|
||
{ "type" : "longSum", "name" : <output_name>, "fieldName" : <metric_name> }
|
||
```
|
||
`name` 为求和后值的输出名
|
||
|
||
`fieldName` 为需要求和的指标列
|
||
|
||
**`doubleSum`**
|
||
|
||
计算64位浮点数的和，与`longSum`相似
|
||
|
||
```json
|
||
{ "type" : "doubleSum", "name" : <output_name>, "fieldName" : <metric_name> }
|
||
```
|
||
|
||
**`floatSum`**
|
||
|
||
计算32位浮点数的和，与`longSum`和`doubleSum`相似
|
||
|
||
```json
|
||
{ "type" : "floatSum", "name" : <output_name>, "fieldName" : <metric_name> }
|
||
```
|
||
### Min/Max聚合器
|
||
|
||
**`doubleMin`**
|
||
|
||
`doubleMin`计算所有指标值与Double.POSITIVE_INFINITY相比的较小者
|
||
|
||
```json
|
||
{ "type" : "doubleMin", "name" : <output_name>, "fieldName" : <metric_name> }
|
||
```
|
||
|
||
**`doubleMax`**
|
||
|
||
`doubleMax`计算所有指标值与Double.NEGATIVE_INFINITY相比的较大者
|
||
|
||
```json
|
||
{ "type" : "doubleMax", "name" : <output_name>, "fieldName" : <metric_name> }
|
||
```
|
||
|
||
**`floatMin`**
|
||
|
||
`floatMin`计算所有指标值与Float.POSITIVE_INFINITY相比的较小者
|
||
|
||
```json
|
||
{ "type" : "floatMin", "name" : <output_name>, "fieldName" : <metric_name> }
|
||
```
|
||
|
||
**`floatMax`**
|
||
|
||
`floatMax`计算所有指标值与Float.NEGATIVE_INFINITY相比的较大者
|
||
|
||
```json
|
||
{ "type" : "floatMax", "name" : <output_name>, "fieldName" : <metric_name> }
|
||
```
|
||
|
||
**`longMin`**
|
||
|
||
`longMin`计算所有指标值与Long.MAX_VALUE的较小者
|
||
|
||
```json
|
||
{ "type" : "longMin", "name" : <output_name>, "fieldName" : <metric_name> }
|
||
```
|
||
|
||
**`longMax`**
|
||
|
||
`longMax`计算所有指标值与Long.MIN_VALUE的较大者
|
||
|
||
```json
|
||
{ "type" : "longMax", "name" : <output_name>, "fieldName" : <metric_name> }
|
||
```
|
||
|
||
**`doubleMean`**
|
||
|
||
计算并返回列值的算术平均值作为64位浮点值。这只是一个查询时聚合器，不应在摄入期间使用。
|
||
|
||
```json
|
||
{ "type" : "doubleMean", "name" : <output_name>, "fieldName" : <metric_name> }
|
||
```
|
||
|
||
### First/Last聚合器
|
||
|
||
Double/Float/Long的First/Last聚合器不能够使用在摄入规范中，只能指定为查询时的一部分。
|
||
|
||
需要注意，在启用了rollup的段上进行带有first/last聚合器查询将返回汇总后的值，并不是返回原始数据的最后一个值。
|
||
|
||
**`doubleFirst`**
|
||
|
||
`doubleFirst`计算最小时间戳的指标值，如果不存在行的话，默认为0或者SQL兼容下是`null`
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"type" : "doubleFirst",
|
||
"name" : <output_name>,
|
||
"fieldName" : <metric_name>
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
**`doubleLast`**
|
||
|
||
`doubleLast`计算最大时间戳的指标值，如果不存在行的话，默认为0或者SQL兼容下是`null`
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"type" : "doubleLast",
|
||
"name" : <output_name>,
|
||
"fieldName" : <metric_name>
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
**`floatFirst`**
|
||
|
||
`floatFirst`计算最小时间戳的指标值，如果不存在行的话，默认为0或者SQL兼容下是`null`
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"type" : "floatFirst",
|
||
"name" : <output_name>,
|
||
"fieldName" : <metric_name>
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
**`floatLast`**
|
||
|
||
`floatLast`计算最大时间戳的指标值，如果不存在行的话，默认为0或者SQL兼容下是`null`
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"type" : "floatLast",
|
||
"name" : <output_name>,
|
||
"fieldName" : <metric_name>
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
**`longFirst`**
|
||
|
||
`longFirst`计算最小时间戳的指标值，如果不存在行的话，默认为0或者SQL兼容下是`null`
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"type" : "longFirst",
|
||
"name" : <output_name>,
|
||
"fieldName" : <metric_name>
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
**`longLast`**
|
||
|
||
`longLast`计算最大时间戳的指标值，如果不存在行的话，默认为0或者SQL兼容下是`null`
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"type" : "longLast",
|
||
"name" : <output_name>,
|
||
"fieldName" : <metric_name>,
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
**`stringFirst`**
|
||
|
||
`stringFirst` 计算最小时间戳的维度值，行不存在的话为`null`
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"type" : "stringFirst",
|
||
"name" : <output_name>,
|
||
"fieldName" : <metric_name>,
|
||
"maxStringBytes" : <integer> # (optional, defaults to 1024)
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
**`stringLast`**
|
||
|
||
`stringLast` 计算最大时间戳的维度值，行不存在的话为`null`
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"type" : "stringLast",
|
||
"name" : <output_name>,
|
||
"fieldName" : <metric_name>,
|
||
"maxStringBytes" : <integer> # (optional, defaults to 1024)
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
### ANY聚合器
|
||
|
||
Double/Float/Long/String的ANY聚合器不能够使用在摄入规范中，只能指定为查询时的一部分。
|
||
|
||
返回包括null在内的任何值。此聚合器可以通过返回第一个遇到的值（包括null）来简化和优化性能
|
||
|
||
**`doubleAny`**
|
||
|
||
`doubleAny`返回所有double类型的指标值
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"type" : "doubleAny",
|
||
"name" : <output_name>,
|
||
"fieldName" : <metric_name>
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
**`floatAny`**
|
||
|
||
`floatAny`返回所有float类型的指标值
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"type" : "floatAny",
|
||
"name" : <output_name>,
|
||
"fieldName" : <metric_name>
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
**`longAny`**
|
||
|
||
`longAny`返回所有long类型的指标值
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"type" : "longAny",
|
||
"name" : <output_name>,
|
||
"fieldName" : <metric_name>,
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
**`stringAny`**
|
||
|
||
`stringAny`返回所有string类型的指标值
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"type" : "stringAny",
|
||
"name" : <output_name>,
|
||
"fieldName" : <metric_name>,
|
||
"maxStringBytes" : <integer> # (optional, defaults to 1024),
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
### JavaScript聚合器
|
||
|
||
计算一组列上的任意JavaScript函数（同时允许指标和维度）。JavaScript函数应该返回浮点值。
|
||
|
||
```json
|
||
{ "type": "javascript",
|
||
"name": "<output_name>",
|
||
"fieldNames" : [ <column1>, <column2>, ... ],
|
||
"fnAggregate" : "function(current, column1, column2, ...) {
|
||
<updates partial aggregate (current) based on the current row values>
|
||
return <updated partial aggregate>
|
||
}",
|
||
"fnCombine" : "function(partialA, partialB) { return <combined partial results>; }",
|
||
"fnReset" : "function() { return <initial value>; }"
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
实例：
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"type": "javascript",
|
||
"name": "sum(log(x)*y) + 10",
|
||
"fieldNames": ["x", "y"],
|
||
"fnAggregate" : "function(current, a, b) { return current + (Math.log(a) * b); }",
|
||
"fnCombine" : "function(partialA, partialB) { return partialA + partialB; }",
|
||
"fnReset" : "function() { return 10; }"
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
> [!WARNING]
|
||
> 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)。
|
||
|
||
### 近似聚合(Approximate Aggregations)
|
||
#### 唯一计数(Count distinct)
|
||
|
||
**Apache DataSketches Theta Sketch**
|
||
|
||
聚合器提供的[DataSketches Theta Sketch扩展](../Configuration/core-ext/datasketches-theta.md) 使用[Apache Datasketches库](https://datasketches.apache.org/) 中的Theta Sketch提供不同的计数估计，并支持集合并集、交集和差分后置聚合器。
|
||
|
||
**Apache DataSketches HLL Sketch**
|
||
|
||
聚合器提供的[DataSketches HLL Sketch扩展](../Configuration/core-ext/datasketches-hll.md)使用HyperLogLog算法给出不同的计数估计。
|
||
|
||
与Theta草图相比，HLL草图不支持set操作，更新和合并速度稍慢，但需要的空间要少得多
|
||
|
||
**Cardinality, hyperUnique**
|
||
|
||
> [!WARNING]
|
||
> 对于新的场景，我们推荐评估使用 [DataSketches Theta Sketch扩展](../Configuration/core-ext/datasketches-theta.md) 和 [DataSketches HLL Sketch扩展](../Configuration/core-ext/datasketches-hll.md) 来替代。 DataSketch聚合器通常情况下比经典的Druid `cardinality` 和 `hyperUnique` 聚合器提供更弹性的和更好的精确度。
|
||
|
||
Cardinality和HyperUnique聚合器是在Druid中默认提供的较旧的聚合器实现，它们还使用HyperLogLog算法提供不同的计数估计。较新的数据集Theta和HLL扩展提供了上述聚合器，具有更高的精度和性能，因此建议改为使用。
|
||
|
||
DataSketches团队已经发表了一篇关于Druid原始HLL算法和DataSketches HLL算法的比较研究。基于数据集实现已证明的优势，我们建议优先使用它们，而不是使用Druid最初基于HLL的聚合器。但是，为了确保向后兼容性，我们将继续支持经典聚合器。
|
||
|
||
请注意，`hyperUnique`聚合器与Detasketches HLL或Theta sketches不相互兼容。
|
||
|
||
**多列操作(multi-column handling)**
|
||
|
||
#### 直方图与中位数
|
||
### 其他聚合
|
||
#### 过滤聚合器 |