请说明在 Apache Druid 中，维度和度量分别是如何定义和配置的？
考察说明
考查对 Druid 数据模型核心概念（维度和度量）定义方式的理解。
回答思路
- 【回答框架 1】维度是用于过滤、分组和聚合的字段，通常在 ingestion 阶段通过 DataSource 的 schema 指定。度量是数值型字段，用于聚合计算，如 sum、max、min、count 等，定义时需指定聚合函数。
- 【回答框架 2】在 Druid 的 ingestion spec 中，维度和度量通过 dataSchema 的 dimensionsSpec 和 metricsSpec 定义。dimensionsSpec 可设置维度字段列表，支持多值维度和包含/排除规则；metricsSpec 定义度量名、输入字段和聚合器类型。
- 【回答框架 3】实际配置时，维度列会作为 Segments 的索引列，提升查询过滤效率；度量列则被聚合存储，减少存储开销。定义时需注意维度不宜过多，避免基数过高影响压缩和查询性能。
- 【回答框架 4】定义完成后，Druid 会根据维度构建反向索引，并预聚合度量值。查询时，维度用于 groupBy 和 filter，度量用于 aggregations 和 post-aggregations。
- 【关键点 1】维度定义在 dimensionsSpec 中，支持多值维度和白名单/黑名单。
- 【关键点 2】度量定义在 metricsSpec 中，必须指定聚合函数（如 longSum、doubleMax）。
- 【关键点 3】维度用于过滤和分组，度量用于数值聚合。
- 【关键点 4】维度数量过多会增加存储和查询开销，需合理设计。
- 【易错点 1】混淆维度与度量：度量必须是数值类型，且要给出聚合函数，否则无法进行预聚合。
- 【易错点 2】忽略维度基数控制，高基数维度（如用户 ID）会导致索引膨胀和查询变慢。