如何在单个德鲁伊查询中获取多个聚合的结果？答案

【问题标题】：How to get results of multiple aggregations in a single druid query?如何在单个德鲁伊查询中获取多个聚合的结果？
【发布时间】：2022-03-29 23:51:51
【问题描述】：

假设我有一个名为t_student_details 的表：

 Name    Age    Marks     Sport       City     ........ (multiple columns)
======  =====  =======   =======     ======
Jason    11      45       tennis     New York
Mark     12      42       football   New York
Jessica  11      43       tennis     Orlando
Brad     13      46       tennis     Orlando
  .
  .
  .
(multiple rows)

我想在单个查询中获取有关学生的某些信息。这就是我在 Postgres 中要做的：

WITH sports_filter AS(
    SELECT * FROM t_student_details WHERE sport=\'tennis\'
)
SELECT JSON_BUILD_OBJECT(\'max_age\', (SELECT MAX(age) FROM sports_filter),
                         \'min_age\', (SELECT MIN(age) FROM sports_filter),
                         \'city_wise_marks_mean\', (SELECT JSON_AGG(mean_items)
                                                 FROM (SELECT city, AVG(marks) FROM sports_filter
                                                       GROUP BY city) AS mean_items)

Postgres 中上述 SQL 查询的结果将是

{\"max_age\": 46,
 \"min_age\": 43,
 \"city_wise_marks_mean\": [{\"New York\": 45, \"Orlando\": 44.5}]}

很明显，我在单个查询中获得了有关属于运动“网球”的学生的多个聚合/信息。这种查询方式也只获取必要的数据，而不是所有的数据。

我如何使用德鲁伊实现这一目标？我不一定需要输出响应采用完全相同的格式，但是如何在同一个查询中获取所有这些统计信息，而不必获取学生的所有详细信息？是否可以使用 Apache Druid 在单个查询中获得所有这些信息？

标签： database analytics druid pydruid

【解决方案1】：

据我了解您的 Postgres 查询应该像使用 GROUPING SETS 一样简单

WITH sports_filter AS(
    SELECT * FROM t_student_details WHERE sport='tennis'
)
SELECT City, MIN(Marks), MAX(Marks), AVG(Marks)
FROM sports_filters
GROUP BY CUBE (City)

GROUP BY CUBE 是 GROUP BY GROUPING SETS ( (City), () ) 的简写

这应该会导致 City 为 NULL 的一行，这是您的整体最小/最大/平均，每个城市都有一行。

【讨论】：

【解决方案2】：

是的，这应该是可能的。 Druid 支持两种查询语言：Druid SQL 和native queries。支持具有以下结构的SELECT queries：

[ EXPLAIN PLAN FOR ]
[ WITH tableName [ ( column1, column2, ... ) ] AS ( query ) ]
SELECT [ ALL | DISTINCT ] { * | exprs }
FROM { <table> | (<subquery>) | <o1> [ INNER | LEFT ] JOIN <o2> ON condition }
[ WHERE expr ]
[ GROUP BY [ exprs | GROUPING SETS ( (exprs), ... ) | ROLLUP (exprs) | CUBE (exprs) ] ]
[ HAVING expr ]
[ ORDER BY expr [ ASC | DESC ], expr [ ASC | DESC ], ... ]
[ LIMIT limit ]
[ OFFSET offset ]
[ UNION ALL <another query> ]

连同这些Aggregation functions。

【讨论】：