我想知道如何处理德鲁伊随时间变化的数据。我意识到德鲁伊是为流数据而构建的，我们不希望特定的行有数据元素发生变化。但是，我正在开展一个项目，我们希望从物流管理系统流式传输交易数据，但是在该系统中可以根据其他交易更改特定交易的计算。我的意思是：
当月的第9天 - 我发布了今日（第9日）的交易A，导致现有库存达到0个单位
本月10日 - 我发布交易B的日期是1月1日，将我的库存金额计入10个单位。此时（当月10日），交易A的现有库存重新计算为10个单位。对于本月1日之后的所有交易，情况也是如此据我了解，我们将重新提取交易A，从而产生交易A2。
库存量对我们的指标非常重要。具体而言，确定何时发生缺货（当库存时= 0）。在上面的例子中，如果我有两行用于事务A，我将错误地识别具有事务A1的缺货，而事务A2是事实的来源。
是否有能力存档行并将其替换为更新的行，或者我们是否需要在查询中添加逻辑，以查找每个事务ID具有最新时间戳的行？
由于
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我有两个想法，希望对你有所帮助。关键文档是“更新现有数据”：http://druid.io/docs/latest/ingestion/update-existing-data.html，它提供了三个选项：查找表，重新索引和Delta摄取。最后一个，Delta Ingestion，仅用于向旧段添加新行，因此对您来说不是很有用，让我们来看看其他两个。
重新索引：您可以处理ETL过程中所有变化的数字，识别需要重新加载的细分，并简单地让德鲁伊重新索引这些细分。只要您进行重新索引，这将在您的示例中替换A中的库存值。
查找：如果您有多个产品的库存值，您可以将产品ID存储在段中并使其不可变，但在查找中查找库存手头值。所以，你会存储：
A, 2018-01-01, product-id: 123
在你的查询中，你有：
product-id: 123, stock-on-hand: 0
稍后，您将更新查找并将其更改为10.这将更新引用product-id：123的所有行。
我无法确定您在执行此操作时可能会混淆维度和指标，您可能需要在OLAP描述中阅读该术语，如下所示：https://en.wikipedia.org/wiki/Online_analytical_processing
祝你好运！