概览
任意规模的亚秒级查询
针对数十亿到数万亿行的高基数和高维度数据集，在无需预定义或预缓存查询的情况下，实现毫秒级的 OLAP 查询执行。
低成本下的高并发
构建支持每秒数百到数十万次查询的实时分析应用；凭借高效的架构，其基础设施需求低于其他数据库，并能保持性能的一致性。
实时与历史洞察
通过 Druid 与 Apache Kafka 和 Amazon Kinesis 的原生集成，释放流数据潜能；支持每秒数百万事件的“到达即查询”、低延迟摄取以及一致性保障。
Druid 核心特性
交互式查询引擎
Druid 利用 scatter/gather（分散/收集）技术进行高速查询，并将数据预加载到内存或本地存储中，从而避免数据移动和网络延迟。
分层与 QoS
具有服务质量（QoS）的可配置分层机制，能够针对混合工作负载实现理想的性价比，保障任务优先级，并避免资源争用。
优化数据格式
摄取的数据会自动进行列式存储、时间索引、字典编码、位图索引和类型感知压缩。
弹性架构
将摄取、查询和编排组件松散耦合，并结合深度存储层，实现了简单且快速的纵向扩展（Scale-up）与横向扩展（Scale-out）。
真正的流式摄取
与流式平台无需连接器的集成，实现了“到达即查询”、高可扩展性、低延迟及一致性保障。
不间断的可靠性
包括持续备份、自动恢复和多节点复制在内的自动数据服务，确保了高可用性和持久性。
自动发现模式（Schema）
Druid 能够在摄取时自动检测、定义和更新列名及数据类型，兼具无模式（schemaless）的便捷性与强类型模式的高性能。
灵活的 Join 支持
Druid 支持在数据摄取时和查询执行时进行 Join 操作；在摄取期间预先 Join 表可获得最快的查询性能。
SQL 支持
开发者和分析师可以轻松使用熟悉的 SQL API，完成从摄取、转换到查询的端到端数据操作。
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应用案例
Druid 已被全球领先企业在海量规模的生产环境中验证。
常见问题
了解一些关于 Druid 最常见的问题。
快速入门
在几分钟内开始使用 Druid。加载并查询您自己的数据。
安全
了解关于 安全特性、配置说明和最佳实践，以保障 Druid 的安全。
获取帮助
从庞大的社区成员网络中获取使用 Druid 的帮助。
播客
在 Apple、Spotify 和 YouTube Music 上收听来自 Druid 社区的声音。