在數據統計分析領域，Druid一直是一個備受推崇的處理工具，不僅因為它可以實時查詢PB級別的數據，而且還有著強大的查詢和聚合功能。今天我們將討論一下Druid如何通過JSON實現快速的數據統計。

{
 "queryType": "groupBy",
 "dataSource": "my_datasource",
 "granularity": "DAY",
 "dimensions": ["continent", "country", "device_type"],
 "filters": [
{
"dimension": "event_type",
"value": "click",
"type": "selector"
}
 ],
 "aggregations": [
{
"type": "count",
"name": "clicks",
"fieldName": "event_count"
}
 ],
 "intervals": ["2019-01-01/2019-01-07"]
}

上面的JSON代碼是一個Druid查詢的例子。它會返回從2019年1月1日到2019年1月7日，每天的不同區域、不同設備類型以及不同國家的點擊次數。讓我們逐一解釋一下。

queryType指定了查詢的類型，這里是groupBy，表示我們想根據一些維度對數據進行分組。

dataSource指定了查詢的數據源，這里是“my_datasource”。

granularity指定了查詢的時間粒度，這里是“DAY”，表示我們想按日對數據進行分組。

dimensions指定了我們想要分組的維度，這里有三個：大洲、國家和設備類型。

filters指定了我們想過濾出的數據，這里只關注“click”事件的數據。

aggregations指定了我們想聚合的數據，這里我們只關心點擊次數。

intervals指定了我們想查詢的時間范圍。

總之，使用Druid JSON查詢非常方便，只需要按照所需的維度和度量指標提供一個JSON，就能得到相應的數據。