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查询和分析（“OLAP” 查询)。
Druid 最常被当做数据库，用以支持实时摄取、高查询性能和高稳定运行的应用场景。 例如，Druid 通常被用来作为图形分析工具的数据源来提供数据，或当有需要高聚和高并发的后端 API。 同时 Druid 也非常适合针对面向事件类型的数据。
通常可以使用 Druid 作为数据源的系统包括有：
- 点击流量分析（Web 或者移动分析）
- 网络监测分析（网络性能监控）
- 服务器存储指标
- 供应链分析（生产数据指标）
- 应用性能指标
- 数字广告分析
- 商业整合 / OLAP
Druid 的核心架构集合了数据仓库（data warehouses），时序数据库（timeseries databases），日志分析系统（logsearch systems）的概念。
如果你对上面的各种数据类型，数据库不是非常了解的话，那么我们建议你进行一些搜索来了解相关的一些定义和提供的功能。
Druid 的一些关键特性包括有：
- 列示存储格式（Columnar storage format） 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。 这样的设计极大的提高了部分列查询场景性能。另外，每一列数据都针对特定数据类型做了优化存储，从而能够支持快速扫描和聚合。
- 可扩展的分布式系统(Scalable distributed system) 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级的数据导入，并且保存有万亿级的数据，同时提供 100ms 到 几秒钟之间的查询延迟。
- 高性能并发处理（Massively parallel processing） Druid 可以在整个集群中并行处理查询。
- 实时或者批量数据处理（Realtime or batch ingestion） Druid 可以实时（已经被导入和摄取的数据可立即用于查询）导入摄取数据库或批量导入摄取数据。
- 自我修复、自我平衡、易于操作（Self-healing, self-balancing, easy to operate） 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的节点而保持无间断运行。 Druid 被设计为 7*24 运行，无需设计任何原因的计划内停机（例如需要更改配置或者进行软件更新）。
- 原生结合云的容错架构，不丢失数据（Cloud-native, fault-tolerant architecture that won’t lose data） 一旦 Druid 获得了数据，那么获得的数据将会安全的保存在 深度存储 (通常是云存储，HDFS 或共享文件系统)中。 即使单个个 Druid 服务发生故障，你的数据也可以从深度存储中进行恢复。对于仅影响少数 Druid 服务的有限故障，保存的副本可确保在系统恢复期间仍然可以进行查询。
- 针对快速过滤的索引（Indexes for quick filtering） Druid 使用 Roaring 或 CONCISE 来压缩 bitmap indexes 后来创建索引，以支持快速过滤和跨多列搜索。
- 基于时间的分区（Time-based partitioning） Druid 首先按时间对数据进行分区，同时也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处理性能。
- 近似算法(Approximate algorithms) 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exact count-distinct 和 exact ranking。 - 在数据摄取的时候自动进行汇总(Automatic summarization at ingest time) 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。
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