1.Apache Druid数据查询套件详解计数、码s码解排名和分位数计算（送JSON-over-HTTP和SQL两种查询详解）
2.druid连接池中的解析连接数与预期不一致的一次分析
3.Druid数据连接池Druid
4.Druid释义
5.druid 和my sql 的区别

Apache Druid数据查询套件详解计数、排名和分位数计算（送JSON-over-HTTP和SQL两种查询详解）

       Apache Druid 数据查询套件详述了计数、器源排名和分位数计算方法，码s码解采用JSON-over-HTTP和SQL两种查询方式。解析Druid提供大量唯一性操作，器源建站的公司源码通过内置算法套件能快速执行这些计算。码s码解

       准备工作包括导入大量数据，解析如模拟1万条随机打车数据。器源在等待数据摄取任务结束后，码s码解可进行后续查询。解析

       原生查询通过查询 Broker 提供的器源 HTTP server 实现，包含查询语法、码s码解案例。解析例如，器源查询每月发起打车的人数。

       Druid查询采用HTTP RESTFUL方式，REST接口接收客户端查询请求，封装JSON格式发送至 broker 节点，返回JSON格式结果。查询类型包括时间序列查询、TopN查询、分组查询等。

       时间序列查询适用于指定时间范围内的聚合结果，具有规则设置、最小linux系统源码结果排序与过滤条件。TopN查询返回给定排序规则的单一维度group by查询结果，更高效。分组查询适用于多维度、多指标聚合。

       查询组件包含Filter、Aggregator、Post-Aggregator等，每个组件包含多种类型，如选择、正则、逻辑、包含、区间过滤器等。聚合粒度有Simple、Duration、Period三种类型，以字符串、自定义毫秒或日期格式表示。聚合器用于指标的组合计算，如计数、求和等。

       Druid SQL是内置SQL层，替代JSON本地查询语言，dxf 坐标转换 源码通过Apache Calcite解析器与规划器提供支持。SQL转换为原生Druid查询，仅在Broker上转换时有轻微开销，性能损失较少。

       客户端API实现SpringBoot+Mybatis与Apache Druid数据查询，包括引入Pom依赖、配置数据源连接、编写实体类、mapper、Service、启动类与测试类。通过这些步骤，可以实现对Druid数据的SQL查询。

druid连接池中的连接数与预期不一致的一次分析

       深入剖析druid连接池连接数与预期不一致的原因与解决方案

       在排查生产环境cat监控显示部分应用SQL执行耗时长的问题时，我们发现部分应用节点在运行一段时间后，数据库连接池中的实际连接数与应用中配置的参数不一致。主要表现为连接池中的可用连接总数远小于应用配置的初始连接数与最小空闲连接数。这导致了新建连接耗时增加，线程阻塞状态出现，影响性能，不利于应对外部瞬间的并发压力。条码组项目使用的是druid框架，但使用版本较为杂乱，包括1.0.、rom下载之家源码1.1.、1.1.。基于此，本文旨在分析druid如何对空闲连接进行回收，以及提供相应的配置建议与jar包版本建议。

       详细分析过程

       通过对源码的反编译分析，我们发现druid框架在应用启动后启动了多个处理线程，其中Druid-ConnectionPool-Destroy-*线程专门用于回收空闲连接。不同版本的使用配置及处理逻辑存在差异。以1.0.与1.1.版本为例进行对比分析。

       在1.0.版本中，回收线程按照配置的时间间隔timeBetweenEvictionRunsMillis进行轮询。回收空闲连接的判断逻辑包含如下步骤：

       遍历连接池中的所有连接。

       获取超过最小空闲连接数的数量checkCount（连接池总数减去最小空闲连接数）。

       获取当前连接的空闲时间idleMillis（当前时间减去上一次连接使用的时间）。

       判断idleMillis是否小于minEvictableldleTimeMillis（默认分钟），小于则退出循环，否则继续后续处理。

       如果checkCount大于0，将超过最小空闲连接数的连接放入待销毁集合（进行回收）。

       如果idleMillis大于maxEvictableIdleTimeMillis，即使连接池连接数小于最小空闲连接数，当前连接也会被放入待销毁集合。

       在1.1.版本中，仓库物料网页源码新增了判断逻辑：

       idleMillis需要同时满足小于minEvictableldleTimeMillis（默认分钟）与keepAliveBetweenTimeMillis（默认2分钟）时，才会退出循环。

       配置keepalive为true时，idleMillis大于keepAliveBetweenTimeMillis，当前连接会被维护到保活集合中，以确保连接可用，避免意外回收。

       分析总结

       结合项目现有的配置和依赖的jar包版本，连接池中的连接数不总是与初始连接数或最小空闲连接数保持一致。在使用1.0.、1.1.版本的应用中，如果SQL请求不是非常稀少，则能维持连接池中的连接数与配置一致。然而，使用1.1.版本、处理SQL请求不是非常频繁的应用，空闲连接更容易被回收。关键原因在于缺少关键配置（keepalive未配置），导致默认参数下更容易回收连接。

       版本建议

       建议统一升级使用1.1.版本，并主动排除项目中依赖的其他版本，以防版本冲突。对于使用1.1.或更高版本的应用，确保添加keepalive=true配置。

       Spring Boot项目配置示例：spring.datasource.druid.keep-alive=true

Druid数据连接池Druid

       Druid是一个全面的数据库连接管理解决方案，它不仅是一个连接池，还包括ProxyDriver、内置JDBC组件库和SQL解析器。Druid兼容多种数据库，如Oracle、MySQL、Derby、PostgreSQL、SQL Server和H2等，对Oracle和MySQL进行了专门优化，如内存占用优化和ping检测。

       Druid的扩展性突出，它在DruidDataSource和ProxyDriver上采用Filter-Chain模式，允许开发者自定义拦截JDBC调用，进行性能监控、SQL审计、加密等操作。例如，StatFilter用于监控，Log系列Filter用于日志输出，WallFilter则用于防御SQL注入。阿里巴巴内部还实现了CirceFilter等特定功能的Filter。

       Druid汲取了开源和商业数据库连接池的优点，结合阿里巴巴的生产环境经验进行优化。例如，ExceptionSorter在处理不可恢复的异常时表现突出，仅Druid和JBoss DataSource支持。PSCache内存优化显著提高了Oracle和SQL Server等支持游标的数据库性能，避免了其他连接池可能带来的内存问题。

       Druid的SQL解析功能强大，对MySql、Oracle等数据库的SQL提供了高效支持，解析速度极快，简单SQL可在微秒内完成，复杂SQL则在微秒内。通过内置的SQL Parser，可以实现分库分表、审计等操作，并利用其防御SQL注入。

       Druid的插件框架，即Filter-Chain模式，允许用户扩展其功能，只需编写并配置到DruidDataSource中，即可拦截和定制JDBC的API调用。

扩展资料

       德鲁依教士，是很高级的凯尔特人祭伺、法师或预言者。而凯尔特人是一个在公元前5世纪至公元1世纪散居在高卢、不列颠、爱尔兰、欧洲、小亚细亚和巴尔干半岛蛮族。德鲁依教士精通占卜，对祭祀之礼一丝不苟，也长于历法、医药、天文和文学…同时，他们也是执法者、吟游诗人、探险家的代名词。男女皆可为德鲁依教士，同样在社会上享有崇高的地位。也有史学家将德鲁依教士与印度的婆罗门( Brahmins)、波斯祅僧(Magi)、埃及祭师(Priests)和巫医(Shamans)相等同。

Druid释义

       Druid一词有着深厚的历史渊源，其前半部分与希腊文的"drus"相关，象征橡树，体现了其对橡树的尊崇。橡果在德鲁依教中更是被视为圣果，进一步强化了其名称中"熟悉橡树之人"的寓意。同时，Druid也是阿里巴巴开源平台上的一个重要项目，它由数据库连接池、插件框架和SQL解析器构成，旨在扩展JDBC的局限，支持程序员实现特殊需求，如请求密钥服务凭证、统计SQL信息、性能收集、SQL注入检查和翻译等，通过定制化开发，满足个性化功能需求。

       德鲁依教的教义和仪式充满了神秘色彩，主要通过口口相传，因此对它的了解相当有限。大部分关于德鲁依的记载来自古希腊和罗马文献，考古发现的线索多是一些图画和记号，如森林中的神坛遗迹。历史上最早的记载见于朱理亚·凯撒和塔西佗斯的著作中，尽管凯撒曾描述德鲁依教士拥有仲裁和祭祀等权力，甚至提及活人献祭的残酷习俗，但更多情况下，德鲁依教士被视为古代智慧的守护者，拥有高尚的道德品质，并在自然科学和神学领域有深厚造诣。

扩展资料

       德鲁依教士，是很高级的凯尔特人祭伺、法师或预言者。而凯尔特人是一个在公元前5世纪至公元1世纪散居在高卢、不列颠、爱尔兰、欧洲、小亚细亚和巴尔干半岛蛮族。德鲁依教士精通占卜，对祭祀之礼一丝不苟，也长于历法、医药、天文和文学…同时，他们也是执法者、吟游诗人、探险家的代名词。男女皆可为德鲁依教士，同样在社会上享有崇高的地位。也有史学家将德鲁依教士与印度的婆罗门( Brahmins)、波斯祅僧(Magi)、埃及祭师(Priests)和巫医(Shamans)相等同。

druid 和my sql 的区别

       MySqlStatementParser parser = new MySqlStatementParser(sql);

       SQLStatement statement = parser.parseStatement();

       MySqlInsertStatement insert = (MySqlInsertStatement)statement;

       ç„¶åŽä½¿ç”¨è§£æžå¾—到的 insert ，就可以获得原始insert语句的各个部分：

       List<SQLExpr> columns = insert.getColumns(); // 获得所有列名

       insert.getQuery(); // 如果是 insert into select 语句，则可以获取 select查询

       å¦‚果是批量插入的insert：insert into tab(id,name) values(1,'a'),(2,'b'),(3,'c');

       åˆ™å¯ä»¥ä½¿ç”¨ï¼š

       List<ValuesClause> vcl = insert.getValuesList();

       èŽ·å¾—素有的 values 子句部分。

       éžæ‰¹é‡æ’入，则可以使用：

       List<SQLExpr> valuse = insert.getValues().getValues();

       èŽ·å¾— values 子句。

       on duplicate 部分可以使用下面的语句获取：

       List<SQLExpr> dku = insert.getDuplicateKeyUpdate();

       èŽ·å¾—了这些，就而已重组得到原始SQL语句，并且对其进行各种改写。