一、引言:StarRocks 是什么
StarRocks 是一款高性能分析型数据仓库,使用向量化、MPP 架构、CBO、智能物化视图、可实时更新的列式存储引擎等技术实现多维、实时、高并发的数据分析。StarRocks 既支持从各类实时和离线的数据源高效导入数据,也支持直接分析数据湖上各种格式的数据。StarRocks 兼容 MySQL 协议,可使用 MySQL 客户端和常用 BI 工具对接。同时 StarRocks 具备水平扩展,高可用、高可靠、易运维等特性。广泛应用于实时数仓、OLAP 报表、数据湖分析等场景。
二、StarRocks 出现背景
随着数据量的爆炸式增长以及企业对实时数据分析需求的提升,传统的 OLAP 数仓架构逐渐暴露出诸多问题。查询性能瓶颈、数据导入延迟、复杂的架构难以维护等问题严重制约了企业从数据中获取价值的速度。企业急需一款能够提供极速查询、简单易用且具备强大扩展性的 OLAP 解决方案,StarRocks 正是在这样的背景下诞生,旨在为企业解决大数据分析中的痛点,助力企业实现数据驱动的决策。
三、现有数仓 OLAP 数仓挑战
- 查询性能:海量数据下,复杂查询往往需要耗费大量时间,无法满足实时分析需求。例如,涉及多表关联、复杂过滤条件的查询可能需要数分钟甚至数小时才能返回结果。在电商场景中,若要分析不同地区、不同品类商品在特定时间段内的销售趋势,传统数仓的查询速度可能无法满足运营人员快速调整营销策略的需求。
- 数据导入:传统数仓在数据导入时效率低下,尤其是对于高并发、大规模的数据导入场景,容易出现数据积压和导入延迟的问题。以金融行业为例,每日交易数据量巨大,在收市后需要快速将当天的交易数据导入数仓进行分析,传统数仓可能因导入速度慢而影响后续的风险评估和报表生成。
- 扩展性:随着数据量和查询负载的增加,传统 OLAP 数仓的水平扩展能力有限,扩展过程复杂且成本高昂。对于快速发展的互联网公司,用户量和业务数据量呈指数级增长,传统数仓在扩展时可能面临技术难题和高额的硬件成本投入。
- 灵活性:在应对多样化的数据建模需求和快速变化的业务场景时,传统数仓的灵活性不足,难以快速调整数据模型以适应新的分析需求。比如在新兴的直播电商领域,业务模式不断创新,需要对数仓的数据模型进行频繁调整以支持对直播带货效果、主播绩效等多维度的分析,传统数仓难以满足这种快速变化的需求。
四、StarRocks 大数据生态定位
StarRocks 定位于大数据生态中的极速 OLAP 引擎,它能够与 Hadoop、Spark 等大数据框架无缝集成,同时也可以作为独立的分析引擎为企业提供服务。在大数据生态体系中,StarRocks 扮演着关键的角色,为数据湖、数据仓库等提供高性能的查询和分析能力,使企业能够充分挖掘数据价值。无论是实时数据分析、交互式查询还是复杂的报表生成,StarRocks 都能提供高效的解决方案。在电信行业,通过与 Hadoop 生态结合,StarRocks 可以对海量的用户通话记录、流量使用数据等进行实时分析,帮助运营商快速了解用户行为,优化套餐设置和网络资源分配。
五、StarRocks 架构
- FE(Frontend):前端节点,负责接收用户请求、解析 SQL 语句、生成查询计划并协调 Backend 执行。FE 还管理着元数据,包括表结构、分区信息、用户权限等。它采用了多副本机制来保证高可用性,即使部分 FE 节点出现故障,系统仍能正常运行。在大型企业的数据分析平台中,FE 节点确保了来自不同部门的用户查询请求能够被准确解析和高效调度,多副本机制保证了系统在日常运维和突发故障时的稳定运行,如某跨国企业的全球数据分析系统,FE 节点的高可用性保障了不同时区的员工都能随时进行数据查询和分析。
- BE(Backend):后端节点,负责实际的数据存储和查询执行。BE 节点以分布式的方式存储数据,通过数据分片和副本机制保证数据的可靠性和可用性。每个 BE 节点都具备强大的计算能力,能够并行处理查询任务,从而提高整体查询性能。在互联网广告投放平台中,BE 节点存储和处理海量的广告投放数据,通过并行计算快速分析出不同广告位、不同时段的广告投放效果,为广告主提供精准的投放建议。
- Broker:负责从外部存储系统(如 HDFS、S3 等)读取数据,将数据传输给 BE 节点进行存储或处理。Broker 的存在使得 StarRocks 能够方便地与各种外部存储系统集成,扩展了数据来源的多样性。例如在医疗行业,数据可能存储在不同的医疗信息系统中,通过 Broker,StarRocks 可以从 HDFS 中读取患者的病历数据、检查报告等,进行整合分析,辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。
六、StarRocks 执行原理
- 查询解析与计划生成:当用户提交 SQL 查询时,FE 首先对查询语句进行词法分析、语法分析和语义分析,将其转化为抽象语法树(AST)。然后,FE 根据元数据信息和查询优化规则,生成最优的查询计划。查询计划包括表扫描、连接算法、过滤条件、聚合操作等具体执行步骤。在气象数据分析场景中,科研人员提交查询请求分析多年来不同地区的气温变化趋势,FE 会根据存储的气象数据元信息,生成高效的查询计划,确定从哪些数据分区扫描数据以及采用何种连接和聚合方式。
- 分布式执行:生成的查询计划被分发到各个 BE 节点上并行执行。BE 节点根据查询计划,从本地存储或通过网络从其他 BE 节点读取数据,并进行相应的计算操作。例如,在进行表连接时,BE 节点可以采用 Hash Join、Sort - Merge Join 等算法,根据数据的特点选择最优的连接方式。在社交媒体数据分析中,需要对用户的社交关系数据和用户行为数据进行连接分析,BE 节点根据数据规模和分布特点,选择合适的连接算法,快速完成分析任务,为社交媒体平台优化用户体验和推荐系统提供数据支持。
- 结果汇聚:各个 BE 节点执行完查询任务后,将部分结果返回给 FE。FE 对这些结果进行汇总和合并,最终将完整的查询结果返回给用户。在结果汇聚过程中,FE 还可以进行一些最后的结果处理,如排序、去重等操作。在金融风险评估场景中,多个 BE 节点分别计算不同金融产品的风险指标,FE 将这些结果汇总后进行排序和去重,为金融机构提供清晰的风险评估报告,帮助其做出合理的投资决策。
七、StarRocks 向量化引擎
- 原理:向量化引擎是 StarRocks 实现高性能查询的关键技术之一。传统的数据库执行引擎以行(Row - by - Row)为单位处理数据,每次处理一条记录。而向量化引擎则以列向量(Column Vector)为单位进行数据处理,将一批数据一次性加载到 CPU 缓存中,利用 CPU 的 SIMD(Single Instruction Multiple Data)指令集进行并行计算。这样可以大大减少数据加载和计算的开销,提高 CPU 的利用率。
- 优势:向量化引擎显著提升了查询性能,尤其是在处理大规模数据和复杂查询时效果更为明显。例如,在聚合操作中,向量化引擎可以对整个列向量进行一次性的聚合计算,而无需逐行处理,从而大大缩短了查询时间。同时,向量化引擎还减少了函数调用和内存访问的次数,降低了系统的整体开销。在电商销售数据分析中,需要对海量的订单数据进行聚合计算,统计不同商品的销售总额、销售量等指标。向量化引擎能够快速处理这些数据,使得运营人员能够在短时间内获取到精准的销售汇总数据,及时调整商品库存和促销策略。
八、StarRocks 高并发查询
- 分布式架构:StarRocks 的分布式架构使其能够充分利用集群的计算资源来处理高并发查询。多个 BE 节点可以同时处理不同的查询请求,通过并行计算提高整体的查询吞吐量。在证券交易系统中,开盘期间大量投资者同时查询股票行情、交易数据等信息,StarRocks 的分布式架构能够确保每个查询请求都能得到快速响应,保障交易系统的稳定运行。
- 资源隔离:为了保证高并发场景下每个查询的性能,StarRocks 实现了资源隔离机制。每个查询可以分配到一定的计算资源(如 CPU、内存等),避免了不同查询之间的资源竞争,确保每个查询都能在规定的时间内完成。在银行的客户关系管理系统中,不同部门的员工可能同时进行客户数据分析、贷款风险评估等不同类型的查询操作。资源隔离机制保证了每个部门的查询任务不受其他任务的干扰,都能按时完成,提高了工作效率。
- 缓存机制:StarRocks 采用了多级缓存机制,包括元数据缓存、查询结果缓存等。对于频繁查询的数据和结果,缓存可以直接返回,减少了重复计算和数据读取的开销,提高了查询响应速度。在新闻资讯平台中,热门新闻的阅读量、评论数等数据会被频繁查询,通过查询结果缓存,用户在访问相关数据时能够瞬间获取,极大提升了用户体验。
九、StarRocks 灵活数据建模方式
- 表模型:StarRocks 支持多种表模型,如聚合表、明细表和更新表。聚合表适用于预先计算和聚合数据,以提高查询性能;明细表用于存储原始的详细数据,支持灵活的查询和分析;更新表则允许对已有数据进行实时更新,满足数据频繁变化的业务场景。在物流行业,聚合表可以预先计算不同地区、不同时间段的货物运输量,方便管理层快速了解整体运输情况;明细表用于存储每一笔货物运输的详细信息,便于追踪货物的运输轨迹;更新表则用于实时更新货物的运输状态,确保客户能够随时获取最新信息。
- 数据分区与分桶:通过数据分区和分桶技术,StarRocks 可以将数据按照指定的规则进行划分,提高数据查询和管理的效率。例如,可以按照时间维度对数据进行分区,将不同时间段的数据存储在不同的分区中,这样在查询特定时间段的数据时,可以快速定位到相应的分区,减少数据扫描范围。在电力行业,电力消耗数据按时间分区存储,在分析每日、每月或每年的电力消耗趋势时,能够快速定位到对应时间段的数据分区,大大提高了查询效率,帮助电力公司合理规划电力供应。
- Schema - on - Read:StarRocks 支持 Schema - on - Read 模式,即数据在写入时不需要预先定义严格的模式,而是在读取数据时根据查询需求动态解析数据结构。这种方式极大地提高了数据处理的灵活性,适用于处理半结构化或非结构化数据。在物联网场景中,传感器采集到的数据格式多样且可能随时变化,通过 Schema - on - Read 模式,StarRocks 可以在读取数据时根据分析需求灵活解析数据,对传感器数据进行实时分析,实现设备状态监测和故障预警。
十、StarRocks 智能物化视图功能
- 原理:物化视图是一种预先计算并存储查询结果的数据对象。StarRocks 的智能物化视图功能能够根据用户的查询模式自动选择和创建最优的物化视图。当用户提交查询时,StarRocks 会自动判断是否可以利用物化视图来加速查询,如果可以,则直接从物化视图中获取结果,避免了重复的计算。
- 优势:智能物化视图功能大大提高了查询性能,尤其是对于频繁执行的复杂查询。通过预先计算和存储结果,减少了查询执行时间,提高了系统的响应速度。同时,StarRocks 的智能管理机制能够自动维护物化视图的一致性,确保查询结果的准确性。在零售行业的销售数据分析中,经常需要分析不同店铺、不同商品类别在不同时间段的销售排名。通过智能物化视图,系统可以预先计算并存储这些结果,当业务人员再次查询时,能够直接从物化视图中获取数据,无需重新进行复杂的计算,大大缩短了查询时间,提高了决策效率。
十一、StarRocks 实时能力
- 实时数据摄入:StarRocks 支持多种实时数据摄入方式,如 Kafka Connect、Routine Load 等。通过这些方式,可以将实时产生的数据快速导入到 StarRocks 中,实现数据的实时更新和分析。例如,通过 Kafka Connect 可以实时从 Kafka 主题中读取数据,并将其加载到 StarRocks 表中。在网约车平台中,通过 Kafka Connect 实时摄入车辆的位置信息、乘客订单信息等,StarRocks 能够对这些数据进行实时分析,实现车辆调度优化、预估乘客等待时间等功能,提升用户体验。
- 实时查询:凭借其高效的执行引擎和向量化技术,StarRocks 能够对实时摄入的数据进行快速查询和分析。无论是简单的实时报表还是复杂的实时数据分析,StarRocks 都能在短时间内返回结果,满足企业对实时决策的需求。在金融市场交易中,实时查询股票价格走势、资金流向等数据,能够帮助投资者及时做出交易决策。StarRocks 的实时查询能力确保了投资者能够在瞬息万变的市场中获取最新数据,把握投资机会。
十二、StarRocks 湖仓能力
- 与数据湖集成:StarRocks 可以与各种数据湖(如 Hudi、Iceberg、Delta Lake 等)无缝集成,实现对湖内数据的高速查询和分析。通过这种集成,企业可以在数据湖的基础上构建统一的数据分析平台,充分利用数据湖的灵活性和 StarRocks 的高性能查询能力。在制造业中,数据湖存储了生产过程中的各种数据,包括设备运行数据、质量检测数据等。通过与 StarRocks 集成,企业可以快速查询和分析这些数据,实现生产过程监控、质量追溯和优化生产流程等功能。
- 湖仓一体架构:StarRocks 支持湖仓一体的架构模式,将数据仓库的结构化数据管理能力与数据湖的灵活性相结合。在这种架构下,企业可以实现对不同类型数据的统一管理和分析,同时享受到数据湖的低成本存储和 StarRocks 的高效查询性能。在媒体行业,既有结构化的用户观看记录数据,也有非结构化的视频内容数据。湖仓一体架构使得企业可以将这些数据统一管理,利用 StarRocks 对用户观看行为进行深度分析,为内容创作和推荐提供数据支持,同时降低数据存储和管理成本。
十三、总结
StarRocks 以其独特的架构设计、先进的技术原理和丰富的功能特性,为企业提供了一款强大的 OLAP 解决方案。它不仅解决了现有数仓面临的诸多挑战,还在大数据生态中展现出了卓越的性能和灵活性。无论是实时数据分析、高并发查询还是复杂的数据建模,StarRocks 都能提供高效的支持。随着大数据技术的不断发展,相信 StarRocks 将继续创新和演进,为企业的数据驱动决策提供更加强有力的支持。