在Apache Druid中保持多值维度中元素的顺序，你可以使用array类型的维度字段来实现。以下是一个使用Java代码示例的解决方法：

1. 首先，定义一个包含多值维度字段的Druid数据源模式。假设我们有一个名为orders的数据源，其中包含一个名为products的多值维度字段。

import io.druid.data.input.impl.DimensionsSpec;
import io.druid.data.input.impl.JSONParseSpec;
import io.druid.data.input.impl.StringInputRowParser;
import io.druid.java.util.common.parsers.JSONPathSpec;

DimensionsSpec dimensionsSpec = new DimensionsSpec(
        DimensionsSpec.getDefaultSchemas(Arrays.asList("products"))
);

JSONPathSpec productPathSpec = new JSONPathSpec(true, new String[]{"$.products"});
JSONParseSpec parseSpec = new JSONParseSpec(
        new TimestampSpec("timestamp", "auto", null),
        new DimensionsSpec(null, null, null),
        null,
        null,
        Arrays.asList(productPathSpec)
);

StringInputRowParser parser = new StringInputRowParser(parseSpec, null);
parser.startFileFromBeginning(new ByteArrayInputStream(data.getBytes("UTF-8")));

2. 在数据加载到Druid之前，将多值维度字段转换为array类型。你可以使用Druid的expression函数来实现这一点。在上述示例中，我们使用了JSONPathSpec来定义products字段的路径，然后将其转换为array类型。

import io.druid.query.expression.Expression;
import io.druid.query.expression.LookupEnabledTestExprMacroTable;

String expression = "array($products)";
LookupEnabledTestExprMacroTable macroTable = new LookupEnabledTestExprMacroTable();
Expression expr = parser.parse(expression, macroTable);

3. 最后，将转换后的多值维度字段添加到Druid的数据源中。

import io.druid.data.input.InputRow;

InputRow row = parser.parse();
row = expr.eval(row);

// 添加到数据源
YourDataStore.add(row);

这样，元素的顺序就会得到保持，并且你可以在查询时按照顺序进行处理。