Apache Druid是一个实时分析型数据库，旨在对大型数据集进行快速的查询分析（"OLAP"查询)。Druid最常被当做数据库来用以支持实时摄取、高性能查询和高稳定运行的应用场景，同时，Druid也通常被用来助力分析型应用的图形化界面，或者当做需要快速聚合的高并发后端API，Druid最适合应用于面向事件类型的数据。

一、主要特征

二、使用场景

三、初始化SpringBoot项目

四、引入依赖文件

五、编写配置文件

六、编写DruidConfig配置类

七、查看Druid监控信息

一、主要特征

列式存储，Druid使用列式存储，这意味着在一个特定的数据查询中它只需要查询特定的列，这样极地提高了部分列查询场景的性能。另外，每一列数据都针对特定数据类型做了优化存储，从而支持快速的扫描和聚合。
可扩展的分布式系统，Druid通常部署在数十到数百台服务器的集群中，并且可以提供每秒数百万条记录的接收速率，数万亿条记录的保留存储以及亚秒级到几秒的查询延迟。
大规模并行处理，Druid可以在整个集群中并行处理查询。
实时或批量摄取，Druid可以实时（已经被摄取的数据可立即用于查询）或批量摄取数据。
自修复、自平衡、易于操作，作为集群运维操作人员，要伸缩集群只需添加或删除服务，集群就会在后台自动重新平衡自身，而不会造成任何停机。如果任何一台Druid服务器发生故障，系统将自动绕过损坏。 Druid设计为7*24全天候运行，无需出于任何原因而导致计划内停机，包括配置更改和软件更新。
不会丢失数据的云原生容错架构，一旦Druid摄取了数据，副本就安全地存储在深度存储介质（通常是云存储，HDFS或共享文件系统）中。即使某个Druid服务发生故障，也可以从深度存储中恢复您的数据。对于仅影响少数Druid服务的有限故障，副本可确保在系统恢复时仍然可以进行查询。
用于快速过滤的索引，Druid使用CONCISE或Roaring压缩的位图索引来创建索引，以支持快速过滤和跨多列搜索。
基于时间的分区，Druid首先按时间对数据进行分区，另外同时可以根据其他字段进行分区。这意味着基于时间的查询将仅访问与查询时间范围匹配的分区，这将大大提高基于时间的数据的性能。
近似算法，Druid应用了近似count-distinct，近似排序以及近似直方图和分位数计算的算法。这些算法占用有限的内存使用量，通常比精确计算要快得多。对于精度要求比速度更重要的场景，Druid还提供了精确count-distinct和精确排序。
摄取时自动汇总聚合，Druid支持在数据摄取阶段可选地进行数据汇总，这种汇总会部分预先聚合您的数据，并可以节省大量成本并提高性能。

二、使用场景

如果您的使用场景符合以下的几个特征，那么Druid是一个非常不错的选择。

数据插入频率比较高，但较少更新数据
大多数查询场景为聚合查询和分组查询（GroupBy），同时还有一定得检索与扫描查询
将数据查询延迟目标定位100毫秒到几秒钟之间
数据具有时间属性（Druid针对时间做了优化和设计）
在多表场景下，每次查询仅命中一个大的分布式表，查询又可能命中多个较小的lookup表
场景中包含高基维度数据列（例如URL，用户ID等），并且需要对其进行快速计数和排序
需要从Kafka、HDFS、对象存储（如Amazon S3）中加载数据

三、初始化SpringBoot项目

四、引入依赖文件

  <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter</artifactId></dependency>       <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId></dependency><dependency><groupId>mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-java</artifactId><scope>runtime</scope></dependency><!-- 阿里巴巴druid依赖--><dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>druid</artifactId><version>1.2.8</version></dependency>

五、编写配置文件

application.yml

spring:# 配置数据源datasource:url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/mysql?allowMultiQueries=true&useUnicode=true&characterEncoding=UTF8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=false # MySQL在高版本需要指明是否进行SSL连接 解决则加上 &useSSL=falsename: demousername: rootpassword: 123456platform: mysqldriver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver#  ===================== ↓↓↓↓↓↓  使用druid数据源  ↓↓↓↓↓↓ =====================# 连接池类型，druid连接池springboot暂无法默认支持，需要自己配置beantype: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourceinitialSize: 5   # 连接池初始化连接数量minIdle: 5       # 连接池最小空闲数maxActive: 20    # 连接池最大活跃连接数maxWait: 60000                        # 配置获取连接等待超时的时间timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000  # 配置间隔多久才进行一次检测，检测需要关闭的空闲连接，单位是毫秒minEvictableIdleTimeMillis: 300000    # 配置一个连接在池中最小生存的时间，单位是毫秒validationQuery: SELECT 1 FROM DUAL   # 连接是否有效的查询语句testWhileIdle: truetestOnBorrow: falsetestOnReturn: false# 打开PSCache，并且指定每个连接上PSCache的大小poolPreparedStatements: truemaxPoolPreparedStatementPerConnectionSize: 20removeAbandoned: true# 配置监控统计拦截的filters，去掉后监控界面sql无法统计，【 'stat':监控统计  'wall'：用于防火墙，防御sql注入   'slf4j':日志 】filters: stat,wall,slf4j# 通过connectProperties属性来打开mergeSql功能；慢SQL记录connectionProperties: druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000#useGlobalDataSourceStat: true  # 合并多个DruidDataSource的监控数据loginUsername: admin  # SQL监控后台登录用户名loginPassword: admin  # SQL监控后台登录用户密码

六、编写DruidConfig配置类

package com.csdn.config;import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource;
import com.alibaba.druid.support.http.StatViewServlet;
import com.alibaba.druid.support.http.WebStatFilter;
import com.alibaba.druid.support.spring.stat.DruidStatInterceptor;
import org.springframework.aop.support.DefaultPointcutAdvisor;
import org.springframework.aop.support.JdkRegexpMethodPointcut;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.boot.web.servlet.FilterRegistrationBean;
import org.springframework.boot.web.servlet.ServletRegistrationBean;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.context.annotation.Scope;
import org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager;import javax.sql.DataSource;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;/*** <p> Druid核心配置类 - 注册bean </p>** @author : Roc-xb*/
@Configuration
public class DruidConfig {@Value("${spring.datasource.loginUsername}")private String loginUsername;@Value("${spring.datasource.loginPassword}")private String loginPassword;/*** 配置Druid监控** @param :* @return: org.springframework.boot.web.servlet.ServletRegistrationBean*/@Beanpublic ServletRegistrationBean druidServlet() {// 注册服务ServletRegistrationBean servletRegistrationBean = new ServletRegistrationBean(new StatViewServlet(), "/druid/*");// IP白名单(为空表示,所有的都可以访问,多个IP的时候用逗号隔开)servletRegistrationBean.addInitParameter("allow", "127.0.0.1");// IP黑名单 (存在共同时，deny优先于allow)servletRegistrationBean.addInitParameter("deny", "127.0.0.2");// 设置控制台登录的用户名和密码servletRegistrationBean.addInitParameter("loginUsername", loginUsername);servletRegistrationBean.addInitParameter("loginPassword", loginPassword);// 是否能够重置数据servletRegistrationBean.addInitParameter("resetEnable", "false");return servletRegistrationBean;}/*** 配置web监控的filter** @param :* @return: org.springframework.boot.web.servlet.FilterRegistrationBean*/@Beanpublic FilterRegistrationBean webStatFilter() {FilterRegistrationBean filterRegistrationBean = new FilterRegistrationBean(new WebStatFilter());// 添加过滤规则Map<String, String> initParams = new HashMap<>(1);// 设置忽略请求initParams.put("exclusions", "*.js,*.gif,*.jpg,*.bmp,*.png,*.css,*.ico,/druid/*");filterRegistrationBean.setInitParameters(initParams);filterRegistrationBean.addInitParameter("profileEnable", "true");filterRegistrationBean.addInitParameter("principalCookieName", "USER_COOKIE");filterRegistrationBean.addInitParameter("principalSessionName", "");filterRegistrationBean.addInitParameter("aopPatterns", "com.example.demo.service");// 验证所有请求filterRegistrationBean.addUrlPatterns("/*");return filterRegistrationBean;}/*** 配置数据源 【 将所有前缀为spring.datasource下的配置项都加载到DataSource中 】** @param :* @return: javax.sql.DataSource*/@Bean(name = "dataSource")@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource")public DataSource dataSource() {return new DruidDataSource();}/*** 配置事物管理器** @param :* @return: org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager*/@Bean(name = "transactionManager")public DataSourceTransactionManager transactionManager() {return new DataSourceTransactionManager(dataSource());}/*** ↓↓↓↓↓↓  配置spring监控  ↓↓↓↓↓↓* DruidStatInterceptor: druid提供的拦截器** @param :* @return: com.alibaba.druid.support.spring.stat.DruidStatInterceptor*/@Beanpublic DruidStatInterceptor druidStatInterceptor() {DruidStatInterceptor dsInterceptor = new DruidStatInterceptor();return dsInterceptor;}/*** 使用正则表达式配置切点** @param :* @return: org.springframework.aop.support.JdkRegexpMethodPointcut*/@Bean@Scope("prototype")public JdkRegexpMethodPointcut druidStatPointcut() {JdkRegexpMethodPointcut pointcut = new JdkRegexpMethodPointcut();pointcut.setPattern("com.zhengqing.demo.modules.*.api.*");return pointcut;}/*** DefaultPointcutAdvisor类定义advice及 pointcut 属性。advice指定使用的通知方式，也就是druid提供的DruidStatInterceptor类，pointcut指定切入点** @param druidStatInterceptor* @param druidStatPointcut:* @return: org.springframework.aop.support.DefaultPointcutAdvisor*/@Beanpublic DefaultPointcutAdvisor druidStatAdvisor(DruidStatInterceptor druidStatInterceptor, JdkRegexpMethodPointcut druidStatPointcut) {DefaultPointcutAdvisor defaultPointAdvisor = new DefaultPointcutAdvisor();defaultPointAdvisor.setPointcut(druidStatPointcut);defaultPointAdvisor.setAdvice(druidStatInterceptor);return defaultPointAdvisor;}}

七、查看Druid监控信息

上面的东西配置完成之后，就可以启动项目，然后访问：http://127.0.0.1:8080/druid/login.html

填写登录账号和密码，然后登录即可。

至此，整合过程就完成了，如果本章教程对有你帮助，点个赞支持一下呗~

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