Druid

1.特点。
• 数据吞吐量大。
• 支持流式数据摄入和实时。
• 查询灵活且快。
• 社区支持力度大。
2.数据集由三个不同的组件组成：
时间序列化列：以时间序列进行数据分片，所有查询以时间为中心轴。
维度列：Druid基于列式存储，查询结果展示列，常用于数据过滤，如示例数据集有四个维度:出版商，广告商，性别和国家。
聚合列：通常用于计算值，操作方法如：COUNT、SUM等。
3.应用
需要交互式聚合和快速探究大量数据时；
需要实时查询分析时；
具有大量数据时，如每天数亿事件的新增、每天数10T数据的增加；
对数据尤其是大数据进行实时分析时；
需要一个高可用、高容错、高性能数据库时