从Druid 迁移到 Hologres，应该怎么做呢？

Druid 简介及应用场景 Druid 自带存储引擎，支持实时数据，并提供亚秒级查询的 OLAP 引擎。 Druid 的适用场景有：  时序组织数据（点击，曝光，监控）  数据质量要求不高（有可能重复/丢失）  海量 append only 数据 (不支持更新）  单表聚合类查询  Druid 不适用的场景  高 QPS 明细场景  有一致性要求的场景  需要更新的场景  需要 join 的场景 从 Druid 迁移到 Hologres 后，可以支持一些原来 Druid 不适用的场景。  迁移方案 下面来看实践，首先是数据模型的迁移。Druid 所有数据都存储在 dataSource 中， dataSource 类似于 Hologres 的表。Druid 通过 json 的方式来描述一个 dataSource 的 schema，dataSource schema 与 Hologres 的概念映射，再来看 Query 相关的 Query 迁移，Druid 当前版本支持两种查询方式：SQL 查询和 Native 查询，SQL 查询和 Hologres 的 SQL 查询方式类似，在此主要介绍 Native query 到 Hologres 的迁移方式。Scan 查询修改为 Hologres 中的 Select 字段即可。TOPN 查询修改为 Sum 和 Group by 查询即可。Timeseries 查询修改 where 条件的 sum 查询。GroupBy 查询在 Hologres 中也是 Group by，无需做大幅度的修改。