Introduction to Apache Druid · Apache Druid你再厉害，也没有官网厉害。
学习druid
1.Columnar storage format. 列式存储，查询速度快，而且根据列类型不同可以采用不同的压缩方式和编码类型。(kudu也可以)
2.可拓展分布式系统，后面说的是能够处理每秒百万，听听就罢了，集群规模小了没这么牛。
3.并行处理，每台机器单独处理，结果再汇总
4.实时或批量摄取，意思是不像impala 数据更新了 还不能立马看到？
5.自愈，自平衡，易于操作，主要就是自平衡 感觉可以参考 hbase的rebalance
6.云存储不会丢失数据，其实就是数据存到hdfs上， 参考hbase和hive，比kudu存本地强
7.快速筛选的索引，查的快！！！
8.基于时间分区，通过时间分区 大大提高查询效率。必须直接或间接通过时间分区？留作疑问
9.算法牛逼，对于group这种好像比较牛
10.每隔一段时间数据预聚合。
目前看来 其实就是 7 8 9 10 这几个比较有特色。后面通过深入学习 再来说明问题
很多公司再用druid 你们也来用。
适合下面场景
1.插入数据非常快，但是更新一般
2.大多数查询都是聚合操作，也就是group by 我要看2021年每月的总销售额，每个季度的环比同比啥的
3.查询不是特别的快 大概有0.1s-几s的延迟
4.数据有时间概念，因为德鲁伊设计的就是和时间有关
5.有大表和小表的关联
6.有一些列基数比较多。比如订单id 产品id 用户id 用户浏览网址， 用户手机号码，然后 你需要count或者order by这些数据
7.你想要从hdfs 或者kafka去读取数据
不适合
1.低延迟的更改数据
2.离线报告系统系统，根本不在乎查询速度。离线了还要啥速度
3.大表和大表关联，
