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是否有可能在德鲁伊有另一个时间戳作为维度？

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是否有可能拥有带有2个（或多个）时间图的德鲁伊数据源？我知道德鲁伊是基于时间的数据库，我对这个概念没有任何问题，但我想添加另一个维度，我可以像时间戳一样工作

例如用户保留：度量肯定会指定到某个特定日期，但我还需要根据用户的注册日期创建同类群组，并将这些日期汇总到几周，几个月或过滤到特定时间段....

如果不支持该功能，是否有任何插件？有任何脏问题？

druid

2 回答

  • 7

    虽然我宁愿等待时间戳维度的官方实施全面支持德鲁伊，但我发现了一个我一直在寻找的“脏”黑客 .

    DataSource Schema

    首先，我想知道，每天登录的用户数量，能够按日期/月/年同期汇总

    这是我使用的数据模式：

    "dataSchema": {
  "dataSource": "ds1",
  "parser": {
    "parseSpec": {
      "format": "json",
      "timestampSpec": {
        "column": "timestamp",
        "format": "iso"
      },
      "dimensionsSpec": {
        "dimensions": [
            "user_id",
            "platform",
            "register_time"
        ],
        "dimensionExclusions": [],
        "spatialDimensions": []
      }
    }
  },
  "metricsSpec": [
    { "type" : "hyperUnique", "name" : "users", "fieldName" : "user_id" }
  ],
  "granularitySpec": {
    "type": "uniform",
    "segmentGranularity": "HOUR",
    "queryGranularity": "DAY",
          "intervals": ["2015-01-01/2017-01-01"]
  }
},

    所以样本数据应该类似（每个记录都是登录事件）：

    {"user_id": 4151948, "platform": "portal", "register_time": "2016-05-29T00:45:36.000Z", "timestamp": "2016-06-29T22:18:11.000Z"}
{"user_id": 2871923, "platform": "portal", "register_time": "2014-05-24T10:28:57.000Z", "timestamp": "2016-06-29T22:18:25.000Z"}

    如您所见，我计算这些指标的"main"时间戳是时间戳字段，其中register_time只是stringy中的维度 - ISO 8601 UTC format .

    Aggregating

    现在，对于有趣的部分：由于Time Format Extraction Function，我已经能够通过时间戳（日期）和register_time（再次约会）进行聚合

    查询看起来像这样：

    {
    "intervals": "2016-01-20/2016-07-01",
    "dimensions": [
        {
            "type": "extraction",
            "dimension": "register_time",
            "outputName": "reg_date",
            "extractionFn": {
                "type": "timeFormat",
                "format": "YYYY-MM-dd",
                "timeZone": "Europe/Bratislava" ,
                "locale": "sk-SK"
            }
        }
    ],
    "granularity": {"timeZone": "Europe/Bratislava", "period": "P1D", "type": "period"},
    "aggregations": [{"fieldName": "users", "name": "users", "type": "hyperUnique"}],
    "dataSource": "ds1",
    "queryType": "groupBy"
}

    Filtering

    过滤解决方案基于JavaScript Extraction Function，我可以使用它将日期转换为UNIX时间并在内部使用它（例如）bound filter：

    {
    "intervals": "2016-01-20/2016-07-01",
    "dimensions": [
        "platform",
        {
            "type": "extraction",
            "dimension": "register_time",
            "outputName": "reg_date",
            "extractionFn": {
                "type": "javascript",
                "function": "function(x) {return Date.parse(x)/1000}"
            }
        }
    ],
    "granularity": {"timeZone": "Europe/Bratislava", "period": "P1D", "type": "period"},
    "aggregations": [{"fieldName": "users", "name": "users", "type": "hyperUnique"}],
    "dataSource": "ds1",
    "queryType": "groupBy"
    "filter": {
        "type": "bound",
        "dimension": "register_time",
        "outputName": "reg_date",
        "alphaNumeric": "true"
        "extractionFn": {
            "type": "javascript",
            "function": "function(x) {return Date.parse(x)/1000}"
        }
    }
}

    我试图用javascript过滤器“直接”过滤它，但我无法说服德鲁伊回复正确的记录，虽然我用各种JavaScript REPL双重检查，但是，嘿，我不是JavaScript专家 .

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  • 2

    不幸的是，德鲁伊只有一个时间戳列，可用于汇总加上当前德鲁伊将所有其他列视为字符串（当然除了度量），因此您可以添加另一个带有时间戳值的字符串列，但唯一的事情是你可以做的就是过滤 . 我想你可能会以这种方式破解它 . 希望在未来德鲁伊将允许不同类型的列，也许时间戳将是其中之一 .

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