druid 是乙個為在大資料集之上做實時統計分析而設計的開源資料儲存。這個系統集合了乙個面向列儲存的層，乙個分布式、shared-nothing的架構，和乙個索引結構，來達成在秒級以內對十億行級別的表進行任意的探索分析。
由於druid儲存的是時間序列資料，按列的型別，上述資料可以分為以下三類：
我們用下面一組資料來演示整個的索引和查詢原理：
druid會在匯入階段對資料進行rollup，將維度相同組合的資料進行聚合處理。rollup會使用其設定的聚合器進行聚合。
按天聚合後的資料如下（聚合後的datasource為ad_areauser):
對於聚合後的資料，如何對錶建立索引，快速的進行查詢？
我們知道資料庫常用的索引是利用b+樹建立聯合索引，但是在以上資料中，比如按area進行查詢，由於該列的基數非常低，這樣無論該錶有多少行，b+數的葉子結點都比較少，所以查詢索引的效率很低，並不一定比得上全表掃瞄。
那麼如何通過建立索引來解決這類問題呢？答案是建立位圖索引。
索引如下所示：
其實索引位圖可以看作是hashmap。該map中的key就是維度的取值，value就是該表中對應的行是否有該維度的值。
以sql查詢為例：
1）boolean條件查詢：
也就是說，符合條件的列是第一行和第二行，這兩行的metric（value）的和為26.
2）group by 查詢：
該查詢與上面的查詢不同之處在於將符合條件的列
取出來，然後在記憶體中做分組聚合。結果為：北京：26， 上海：13.
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