Apache Druid 是一個高性能的實時分析型數據庫。 Druid 的主要價值是能夠減少檢查和查找的時間。
Druid 的工作流被設計爲能夠快速進行查詢並且能夠對實時的情況進行分析。
Druid 具有非常強大的 UI 界面，能夠讓用戶進行 即席查詢（Ad-Hoc Query），或者能夠處理高併發。
針對數據庫倉庫或一系列的用戶使用案例，可以將 Druid 考慮爲這些使用場景的開源解決方案。
Ad-Hoc Query
如果你對 Ad-Hoc Query （即席查詢）的概念和使用不是是否清楚的話，請自行搜索相關的技術文檔。
簡單來說：即席查詢（Ad Hoc）是用戶根據自己的需求，靈活的選擇查詢條件，系統能夠根據用戶的選擇生成相應的統計報表。
即席查詢與普通應用查詢最大的不同是普通的應用查詢是定製開發的，而即席查詢是由用戶自定義查詢條件的。
即席查詢是指那些用戶在使用系統時，根據自己當時的需求定義的查詢。
對即席查詢來說，用戶需要查詢的內容在開始的時候是不知道的，因此查詢需要更多的維度，查詢很多時候都是在運行的時候再構建的。
Druid 的查詢能夠很好的支持即席查詢，但同時也帶來一些複雜性和學習曲線。
雲原生、流原生的分析型數據庫
Druid專爲需要快速數據查詢與攝入的工作流程而設計，在即時數據可見性、即席查詢、運營分析以及高併發等方面表現非常出色。
在實際中的衆多場景下數據倉庫解決方案，都可以考慮將 Druid 作爲一種開源的替代解決方案。
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輕鬆與現有的數據源
Druid 原生支持從 Kafka ，Amazon Kinesis 等消息總線中流式的消費數據， 也同時支持從 HDFS ， Amazon S3 等存儲服務中批量加載數據。
較傳統方案提升近百倍的效率
Druid 創新地在架構設計上吸收和結合了數據倉庫， 時序數據庫 以及 檢索系統 的優勢。
在已完成的 基準測試 中針對傳統數據輸入和查詢的解決方案展現強大的性能。
解鎖了一種新型的工作流程
Druid 爲點擊流、APM、供應鏈、網絡監測、市場營銷以及其他事件驅動類型的數據分析解鎖了一種新型的查詢與工作流程， 它專爲實時和歷史數據高效快速的即席查詢而設計。
強大部署能力
Druid 可部署在 AWS/GCP/Azure, 混合雲, Kubernetes, 以及裸機上，針對中文環境阿里的雲計算平臺也提供了無縫集成。 無論在雲上還是本地，Druid 都可以輕鬆部署在基於 *NIX 環境的任何商用硬件上。部署 Druid 是非常簡單的，包括集羣的擴容或者下線都也同樣很簡單。