一、背景

由你音乐榜是一个实时的榜单，后台的计算链路用的是flink+druid。榜单会展示歌曲的排名和由你指数，歌曲/歌手的详情页也会展示指数。所以后台的一个基础表的设计大致如下：

在Druid的表中大量用到了多值维度(数组)，举例一个简单的场景，搜索页查询歌手的指数，那么SQL类似：

select singerIds, sum(uniIndex) from Table where singerIds in (1, 2, 3) group by singerIds

这样的场景在由你的很多业务中都用到了。

二、Druid 多值分组过滤的特性以及缺陷

druid在对多值分组的时候，会把多值列打平(flat)，得到多行结果。以上述的SQL为例，SQL执行的时候，会先执行where过滤条件，然后再执行多值列打平得到分组的结果，也就是说where的条件不会过滤分组之后的结果。例如有如下表：

上述SQL执行得到的结果是:

这样的结果不符合我们的预期，我们只需要第1，2行结果。

三、源码改造