StarRocks 中两个数据表分别有 4500 w 数据， 两个表join的话， 用 25G 内存

解答

问题背景与描述： 用户在StarRocks中操作两个分别含有4500万条数据的表进行JOIN，询问使用25GB内存是否足够。

解决方案与步骤：

1. 资源评估与分析：

   • 根据StarRocks的推荐配置，BE节点（ Backend节点，负责数据存储和计算）建议至少为16核64GB以上内存。对于生产环境，FE（Frontend节点，负责元数据管理等）通常配置更高，但这不是直接参与JOIN操作的部分。
   • JOIN操作是内存密集型任务，其消耗取决于多个因素，包括但不限于JOIN键的选择、数据分布、索引使用情况（如物化视图）、以及查询计划的优化程度。

2. 内存需求考量：

   • 两个表各有4500万条记录，合计9000万条记录。虽然没有具体说明JOIN条件及数据重复度，但一般而言，JOIN操作可能需要加载部分或全部数据到内存中以完成匹配。
   • 25GB内存理论上可以用于处理一定规模的数据集，但是否足够取决于JOIN算法效率、数据压缩率、以及系统其他并发任务对内存的需求。

3. 性能优化与建议：

   • Join策略调整： 确保StarRocks选择较小的表作为JOIN的右表，因为通常这会更高效。如果通过Query Profile发现Join Plan不合理，考虑调整JOIN顺序或使用提示来引导优化器。
   • 物化视图利用： 如有可能，预先计算并存储JOIN结果到物化视图中，可以显著减少在线JOIN的内存需求和执行时间。
   • 分区与分桶优化： 合理的分区和分桶设计能有效减少JOIN时的数据扫描量，从而降低内存使用。
   • 监控与调优： 实际运行时，应密切监控集群资源使用情况，特别是内存使用率和Query Profile，以便及时调整资源配置或优化查询。

重要提示与注意事项： - 实际测试验证： 建议在类似生产环境的测试环境中先行测试JOIN操作的实际内存消耗，确保不会因内存不足导致查询失败或系统不稳定。 - 动态调整： StarRocks支持多种配置参数以适应不同的工作负载，根据实际情况适时调整内存分配、缓存策略等参数。

综上所述，25GB内存理论上可以应对一定规模的JOIN操作，但具体是否足够需依据实际数据特征、查询复杂度及系统整体配置而定。务必通过测试和监控来确保系统的稳定性和查询性能。