使用Java和Druid实现多维度存储

简介

在本文中，我将教会你如何使用Java和Druid来实现多维度存储。Druid是一个用于实时数据分析的开源数据存储和分析引擎，它可以提供快速的查询和聚合能力，适用于处理大规模的数据集。我们将使用Java来编写代码，并借助Druid来存储和查询数据。

整体流程

下面是实现"Java + Druid存储多维度"的整体流程，我们将按照这些步骤一步步进行：

journey
    title "Java + Druid存储多维度"
    section 创建数据源
    section 创建Schema
    section 定义数据表
    section 插入数据
    section 查询数据
    section 关闭连接

创建数据源

首先，我们需要创建Druid的数据源。数据源用于连接Druid的数据存储，我们可以通过Druid提供的DruidDataSource类来创建一个数据源。以下是创建数据源的代码：

// 引用Druid的依赖
import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource;

// 创建数据源
DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource();

创建Schema

接下来，我们需要创建Druid的Schema。Schema用于定义数据表的结构和规则。我们可以通过Druid提供的SchemaBuilder类来创建一个Schema。以下是创建Schema的代码：

// 引用Druid的依赖
import org.apache.druid.data.input.impl.DimensionsSpec;
import org.apache.druid.data.input.impl.TimestampSpec;
import org.apache.druid.data.input.impl.StringDimensionSchema;
import org.apache.druid.data.input.impl.LongDimensionSchema;
import org.apache.druid.data.input.impl.NumberDimensionSchema;
import org.apache.druid.data.input.impl.DoubleDimensionSchema;
import import org.apache.druid.query.aggregation.AggregatorFactory;
import org.apache.druid.query.aggregation.LongSumAggregatorFactory;
import org.apache.druid.query.aggregation.DoubleSumAggregatorFactory;
import org.apache.druid.query.aggregation.CountAggregatorFactory;
import org.apache.druid.query.aggregation.HyperUniquesAggregatorFactory;
import org.apache.druid.query.aggregation.CardinalityAggregatorFactory;

// 创建Schema
TimestampSpec timestampSpec = new TimestampSpec("timestamp", "auto", null);
DimensionsSpec dimensionsSpec = new DimensionsSpec(
    Arrays.asList(
        new StringDimensionSchema("dimension1"),
        new LongDimensionSchema("dimension2"),
        new NumberDimensionSchema("dimension3")
    ),
    null,
    null
);
List<AggregatorFactory> aggregators = Arrays.asList(
    new LongSumAggregatorFactory("metric1", "metric1"),
    new DoubleSumAggregatorFactory("metric2", "metric2"),
    new CountAggregatorFactory("metric3", "metric3"),
    new HyperUniquesAggregatorFactory("metric4", "metric4"),
    new CardinalityAggregatorFactory("metric5", Arrays.asList("dimension1", "dimension2"))
);
Schema schema = new Schema.Builder()
    .setTimestampSpec(timestampSpec)
    .setDimensionsSpec(dimensionsSpec)
    .setAggregators(aggregators)
    .build();

定义数据表

在创建了Schema之后，我们需要定义Druid的数据表。数据表用于存储数据，并根据Schema进行查询和分析。我们可以通过Druid提供的DruidSchema类来定义一个数据表。以下是定义数据表的代码：

// 引用Druid的依赖
import org.apache.druid.client.DruidServer;
import org.apache.druid.server.coordinator.CoordinatorServerConfig;
import org.apache.druid.server.coordinator.rules.IntervalLoadRule;
import org.apache.druid.server.coordinator.rules.LoadRule;
import org.apache.druid.server.coordinator.rules.Rule;
import org.apache.druid.server.coordinator.rules.RuleManager;
import org.apache.druid.server.coordinator.rules.RuleManagerConfig;
import org.apache.druid.server.coordinator.rules.RuleManagerModule;
import org.apache.druid.server.coordinator.rules.RuleManagerStrategy;
import org.apache.druid.server.coordinator.rules.RuleSet;
import org.apache.druid.server.coordinator.rules.RuleSetLoader;
import org.apache.druid.server.coordinator.rules.RuleSetLoaderConfig;
import org.apache.druid.server.coordinator.rules.RuleSetLoaderListener;
import org.apache.druid.server.coordinator.rules.SimpleRuleManager;
import org.apache.druid.server.coordinator.rules.SimpleRuleSetLoader;
import org.apache.druid.server.http.CoordinatorDynamicConfig;
import org.apache.druid.server.http.CoordinatorResource;
import org.apache.druid.server.http.CoordinatorResourceTest;
import org.apache.druid.server.http.HttpServerBinder;
import org.apache.druid.server.http.SegmentListerResource;
import org