Apache Druid GroupBy 虚拟列答案

【问题标题】：Apache Druid GroupBy Virtual columnsApache Druid GroupBy 虚拟列
【发布时间】：2020-11-26 13:28:19
【问题描述】：

我正在尝试在 Druid 本机查询中创建一个 groupby 虚拟列，如下所示...

{
  "queryType": "groupBy",
  "dataSource": "trace_info",
  "granularity": "none",
  "virtualColumns": [
    {
      "type": "expression",
      "name": "tenant",
      "expression": "replace(array_offset(tags, array_offset_of(tagNames, 'tenant')), 'tenant:', '')"
    },
    {
      "type": "expression",
      "name": "rc",
      "expression": "replace(array_offset(tags, array_offset_of(tagNames, 'row_count')), 'row_count:', '')"
    }
  ],
  "dimensions": [
    "tenant"
  ],
  "aggregations": [
    {
      "type": "longSum",
      "name": "trc",
      "fieldName": "rc"
    }
  ],

...
...
...

  "intervals": [
    "..."
  ]
}

这会给出所有 row_counts 的 longsum 的单行，就好像 groupBy 列为空一样。

我的用法是否正确，或者这是 Druid 中的一个已知问题。文档说虚拟列可以像普通维度一样使用，但是对于如何甚至缺少工作示例不是很清楚。

谢谢！帕尼

【问题讨论】：

即使我使用默认维度规范来访问虚拟列，结果也是一样的。
我已经成功地将 groupBy 与虚拟列一起使用，就像在您的示例中一样。您确定表达式可以正常工作吗？可能值得在更简单的查询中测试该表达式。
是的，表达式是正确的，我尝试使用相同的表达式进行扫描查询，虚拟列在结果中显示良好。如果有帮助，我正在使用 Druid 0.18.1。
@legoscia 在您的使用中，您是否也在汇总（聚合）一个 VC？
请在再次添加之前阅读apache标签说明。如果你这样做：通过编辑问题来描述其相关性，因为目前没有。

标签： group-by druid virtual-column

【解决方案1】：

最新编辑...

进一步挖掘发现问题在于虚拟列上缺少“outputType”属性。奇怪，因为聚合器能够自动检测时间并正确计算长和，即使分组结果是错误的。

  "virtualColumns": [
    {
      "type": "expression",
      "name": "tenant",
      "expression": "replace(array_offset(tags, array_offset_of(tagNames, 'tenant')), 'tenant:', '')",
      "outputType": "STRING"
    },
    {
      "type": "expression",
      "name": "rc",
      "expression": "replace(array_offset(tags, array_offset_of(tagNames, 'row_count')), 'row_count:', '')"
      "outputType": "LONG"
    }
  ],

见上文（下文可能是一种解决问题的非有效方法）。

经过反复试验，我有一个使用提取尺寸的解决方法。虽然不确定，但我怀疑这是 Druid 0.18.1 中的临时问题。希望对 VC 进行分组将在未来的构建中如所宣传的那样工作。

{
  "queryType": "groupBy",
  "dataSource": "trace_info",
  "granularity": "none",
  "virtualColumns": [
    {
      "type": "expression",
      "name": "tenant",
      "expression": "replace(array_offset(tags, array_offset_of(tagNames, 'tenant')), 'tenant:', '')"
    },
    {
      "type": "expression",
      "name": "rc",
      "expression": "replace(array_offset(tags, array_offset_of(tagNames, 'row_count')), 'row_count:', '')"
    }
  ],
  "dimensions": [
    {
      "type": "extraction",
      "dimension": "tenant",
      "outputName": "t",
      "extractionFn": {
        "type" : "substring", "index" : 1
      }
    }
  ],
  "aggregations": [
    {
      "type": "longSum",
      "name": "trc",
      "fieldName": "rc"
    }
  ],

...
...
...

  "intervals": [
    "..."
  ]
}

【讨论】：

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