Druid是一個(gè)JDBC組件，它包括三部分： DruidDriver 代理Driver，能夠提供基于Filter-Chain模式的插件體系。 DruidDataSource 高效可管理的數(shù)據(jù)庫連接池。

Druid 是阿里巴巴開源平臺上一個(gè)數(shù)據(jù)庫連接池實(shí)現(xiàn)，結(jié)合了 C3 P0、DBCP 等 DB 池的優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)加入了日志監(jiān)控。

Druid 可以很好的監(jiān)控 DB 池連接和 SQL 的執(zhí)行情況，天生就是針對監(jiān)控而生的 DB 連接池。

Druid已經(jīng)在阿里巴巴部署了超過600個(gè)應(yīng)用，經(jīng)過一年多生產(chǎn)環(huán)境大規(guī)模部署的嚴(yán)苛考驗(yàn)。

Spring Boot 2.0 以上默認(rèn)使用 Hikari 數(shù)據(jù)源，可以說 Hikari 與 Driud 都是當(dāng)前 Java Web 上最優(yōu)秀的數(shù)據(jù)源，我們來重點(diǎn)介紹 Spring Boot 如何集成 Druid 數(shù)據(jù)源，如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫監(jiān)控。

Druid的主要特點(diǎn)

1.列式存儲格式: Druid使用面向列的存儲，這意味著它只需要加載特定查詢所需的精確列。這為僅查看幾列的查詢提供了巨大的速度提升。此外，每列都針對其特定數(shù)據(jù)類型進(jìn)行了優(yōu)化，支持快速掃描和聚合。

2.高可用性與高可拓展性: Druid采用分布式、SN(share-nothing)架構(gòu)，管理類節(jié)點(diǎn)可配置HA，工作節(jié)點(diǎn)功能單一，不相互依賴，這些特性都使得Druid集群在管理、容錯(cuò)、災(zāi)備、擴(kuò)容等方面變得十分簡單。Druid通常部署在數(shù)十到數(shù)百臺服務(wù)器的集群中，并且可以提供數(shù)百萬條記錄/秒的攝取率，保留數(shù)萬億條記錄，以及亞秒級到幾秒鐘的查詢延遲。

3.大規(guī)模并行處理: Druid可以在整個(gè)集群中并行處理查詢。

4.實(shí)時(shí)或批量攝?。簩?shí)時(shí)流數(shù)據(jù)分析。區(qū)別于傳統(tǒng)分析型數(shù)據(jù)庫采用的批量導(dǎo)入數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的方式，Druid提供了實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)分析，采用LSM(Long structure-merge)-Tree結(jié)構(gòu)使Druid擁有極高的實(shí)時(shí)寫入性能;同時(shí)實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)在亞秒級內(nèi)的可視化。

5.自愈，自平衡，易于操作： 作為運(yùn)營商，要將群集擴(kuò)展或縮小，只需添加或刪除服務(wù)器，群集將在后臺自動(dòng)重新平衡，無需任何停機(jī)時(shí)間。Druid旨在全天候運(yùn)行，無需任何原因計(jì)劃停機(jī)，包括配置更改和軟件更新。

6.云原生，容錯(cuò)的架構(gòu)，不會丟失數(shù)據(jù)： 一旦Druid攝取了您的數(shù)據(jù)，副本就會安全地存儲在深層存儲(通常是云存儲，HDFS或共享文件系統(tǒng))中。即使每個(gè)Druid服務(wù)器都出現(xiàn)故障，您的數(shù)據(jù)也可以從深層存儲中恢復(fù)。對于僅影響少數(shù)Druid服務(wù)器的更有限的故障，復(fù)制可確保在系統(tǒng)恢復(fù)時(shí)仍可進(jìn)行查詢。

7.亞秒級的OLAP查詢分析： Druid采用了列式存儲、倒排索引、位圖索引等關(guān)鍵技術(shù)，能夠在亞秒級別內(nèi)完成海量數(shù)據(jù)的過濾、聚合以及多維分析等操作。

8.近似算法： Druid包括用于近似計(jì)數(shù) - 不同，近似排序以及近似直方圖和分位數(shù)的計(jì)算的算法。這些算法提供有限的內(nèi)存使用，并且通常比精確計(jì)算快得多。對于精確度比速度更重要的情況，Druid還提供精確計(jì)數(shù) - 不同且精確的排名。

9.豐富的數(shù)據(jù)分析功能：針對不同用戶群體，Druid提供了友好的可視化界面、類SQL查詢語言以及REST 查詢接口

更新日志

這是主要增強(qiáng)優(yōu)化了SQL語句解析的版本，大家按需升級。

Issues

優(yōu)化SpringBoot3動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)源場景的適配 #5798

優(yōu)化SQLBinaryOpExpr等表達(dá)式的括號解析和SQL生成邏輯 #5855

優(yōu)化中括號解析邏輯 #5914

針對gaussdb，Goldendb等數(shù)據(jù)庫增加初步的自動(dòng)適配邏輯 #5828 #5848

廢除導(dǎo)致hive低版本jdbc不兼容的Checker #5878

增強(qiáng)postgresql,mysql等類型sql語句解析 #5881 #5879 #5795 #5885

其它若干解析SQL的優(yōu)化。主要根據(jù)Issue反饋和PR反饋，持續(xù)進(jìn)行優(yōu)化。