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Druid小传
RDBMS劣势
项目中采用的关系型数据库是mysql，那么关系型数据库有哪些优劣势，我们可以参考下面的分析：
关系型数据库的优点：
1.基于ACID，支持事务，适合于对安全性和一致性要求高的的数据访问
2.可以进行Join等复杂查询，处理复杂业务逻辑，比如：报表
3.使用方便，通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便
关系型数据库的劣势：
1.不擅长大量数据的写入处理
2.每个字段都会占用一定的磁盘空间，不具有稀疏性
3.高并发下性能、吞吐量较低
4.扩展性不如非关系型数据库方便
根据上面的总结，随着每日增量数据的累加，短期来看mysql数据库是能够承载一定程度的数据量的，但是长期来看，mysql数据库将不堪重负。因此，我们需要寻找mysql数据库的替代方案，这里我们选择了apache druid实时数据库。
Druid简述
基于 Hadoop 的大数据平台，有如下一些问题：
(1)无法保障查询性能
对于Hadoop使用的MapReduce批处理框架，数据何时能够查询没有性能保证
(2)随机IO问题
HDFS以集群硬盘作为存储资源池的分布式文件系统;
在海量数据的处理过程中，会引起大量的读写操作，随机IO是高并发场景下的性能瓶颈
(3)数据查询效率问题
HDFS对于数据分析以及数据的即席查询，HDFS并不是最优的选择。
传统的Hadoop大数据处理架构更倾向于一种“后台批处理的数据仓库系统”，其作为海量历史数据保存、冷数据分析，确实是一个优秀的通用解决方案，但问题主要体现为：
1.无法保证高并发环境下海量数据的查询分析性能
2.无法实现海量实时数据的查询分析与可视化
Druid的介绍
Druid是由一个名为 MetaMarket 的公司开发的；2011年，MetaMarket 开始研发自己的"轮子"Druid，将Druid定义为“开源、分布式、面向列式存储的实时分析数据存储系统”。
要解决的"痛点"是：
1.在高并发环境下，保证海量数据查询分析性能
2.同时提供海量实时数据的查询、分析与可视化功能
Druid是面向海量数据的、用于实时查询与分析的OLAP存储系统。Druid的关键特性如下：
1.亚秒级的OLAP查询分析
采用了列式存储、倒排索引、位图索引等关键技术
2.在亚秒级别内完成海量数据的过滤、聚合以及多维分析等操作
3.实时流数据分析
传统分析型数据库采用的批量导入数据，进行分析的方式
Druid提供了实时流数据分析，以及高效实时写入
4.实时数据在亚秒级内的可视化
5.丰富的数据分析功能
Druid提供了友好的可视化界面
6.SQL查询语言
REST查询接口
7.高可用性与高可拓展性
Druid工作节点功能单一，不相互依赖
Druid集群在管理、容错、灾备、扩容都很容易
Druid的典型应用架构
国内哪些公司在使用Druid
1.腾讯
腾讯企点采用Druid用于分析大量的用户行为，帮助提升客户价值
2.阿里巴巴
阿里搜索组使用Druid的实时分析功能用于获取用户交互行为
3.新浪微博
新浪广告团队使用Druid构建数据洞察系统的实时分析部分，每天处理数十亿的消息
4.小米
Druid用于小米统计的后台数据收集和分析
也用于广告平台的数据分析
5.滴滴打车
Druid是滴滴实时大数据处理的核心模块，用于滴滴实时监控系统，支持数百个关键业务指标
通过Druid，滴滴能够快速得到各种实时的数据洞察
6.优酷土豆
Druid用于其广告的数据处理和分析
Druid 对比其他OLAP
Druid vs. Elasticsearch
Druid在导入过程会对原始数据进行Rollup，而ES会保存原始数据
Druid专注于OLAP，针对数据导入以及快速聚合操作做了优化
Druid不支持全文检索
Druid vs. Key/Value Stores (HBase/Cassandra/OpenTSDB)
Druid采用列式存储，使用倒排和bitmap索引，可以做到快速扫描相应的列
Druid vs. Spark
Spark SQL的响应还不做到亚秒
Druid可以做到超低的响应时间，例如亚秒，而且高并发面向用户的应用。
Druid vs SQL-on-Hadoop (Impala/Drill/Spark SQL/Presto)
Driud查询速度更快
数据导入，Druid支持实时导入，SQL-on-Hadoop一般将数据存储在Hdfs上，Hdfs的写入速度有可能成为瓶颈
SQL支持，Druid也支持SQL，但Druid不支持Join操作
Druid vs. Kylin
Kylin不支持实时查询，Druid支持
Kylin支持表连接（Join），Druid不支持
