StarRocks—新一代极速全场景MPP数据库

一、StarRocks介绍
- 1.1 StarRocks是什么
- 1.2 StarRocks特性
- - 1.2.1 架构精简
  - 1.2.2 全面向量化引擎
  - 1.2.3 智能查询优化
  - 1.2.4 联邦查询
  - 1.2.5 高效更新
  - 1.2.6 智能物化视图
  - 1.2.7 标准SQL
  - 1.2.8 流批一体
  - 1.2.9 高可用易扩展
- 1.3 StarRocks适合什么场景
二、快速开始
- 2.1 StarRocks基本概念
- 2.2 StarRocks的系统架构
- - 2.2.1 系统架构图
  - 2.2.2 组件介绍
  - - 2.2.2.1 FE
    - 2.2.2.2 BE
    - 2.2.2.3 其他组件
- 2.3 StarRocks手动部署
- - 2.3.1 手动部署
  - 2.3.2 获取二进制产品包
  - 2.3.3 环境准备
  - 2.3.4 部署FE
  - - 2.3.4.1 FE的基本配置
    - 2.3.4.2 FE单实例部署
    - 2.3.4.3 使用MySQL客户端访问FE
    - 2.3.4.4 FE的高可用集群部署
  - 2.3.5 部署BE
  - - 2.3.5.1 BE的基本配置
    - 2.3.5.2 BE部署
  - 2.3.6 部署Broker
  - 2.3.7 参数设置
  - 2.3.8 使用MySQL客户端访问StarRocks
  - - 2.3.8.1 Root用户登录
    - 2.3.8.2 创建新用户
    - 2.3.8.3 创建数据库
    - 2.3.8.4 账户授权
    - 2.3.8.5 建表
  - 2.3.9 使用Docker进行编译
- 2.4 数据流和控制流
- - 2.4.1 查询
  - 2.4.2 数据导入
  - 2.4.3 更改元数据
- 2.5 数据导入和查询
- - 2.5.1 本地文件导入
  - - 2.5.1.1 Broker Load
    - 2.5.1.2 Spark Load
    - 2.5.1.3 Stream Load
    - 2.5.1.4 Routine Load
    - 2.5.1.5 Insert Into
  - 2.5.2 查询
  - - 2.5.2.1 简单查询
    - 2.5.2.2 order by查询
    - 2.5.2.3 带有join的查询
    - 2.5.2.4 带有子查询的查询
  - 2.5.3 Schema修改
  - - 2.5.3.1 修改Schema
    - 2.5.3.2 创建Rollup
- 2.6 测试常见问题
- - 2.6.1 部署
  - - 2.6.1.1 如何选择硬件和优化配置
  - 2.6.2 建模
  - - 2.6.2.1 如何合理地分区分桶
  - 2.6.3 查询

一、StarRocks介绍

1.1 StarRocks是什么

StarRocks是新一代极速全场景MPP数据库。
StarRocks充分吸收关系型OLAP数据库和分布式存储系统在大数据时代的优秀研究成果，在业界实践的基础上，进一步改进优化、升级架构，并增添了众多全新功能，形成了全新的企业级产品。
StarRocks致力于构建极速统一分析体验，满足企业用户的多种数据分析场景，支持多种数据模型(明细模型、聚合模型、更新模型)，多种导入方式（批量和实时），可整合和接入多种现有系统(Spark、Flink、Hive、ElasticSearch)。
StarRocks兼容MySQL协议，可使用MySQL客户端和常用BI工具对接StarRocks来进行数据分析。
StarRocks采用分布式架构，对数据表进行水平划分并以多副本存储。集群规模可以灵活伸缩，能够支持10PB级别的数据分析;
支持MPP框架，并行加速计算; 支持多副本，具有弹性容错能力。
StarRocks采用关系模型，使用严格的数据类型和列式存储引擎，通过编码和压缩技术，降低读写放大；使用向量化执行方式，充分挖掘多核CPU的并行计算能力，从而显著提升查询性能。

1.2 StarRocks特性

StarRocks的架构设计融合了MPP数据库，以及分布式系统的设计思想，具有以下特性：

1.2.1 架构精简

StarRocks内部通过MPP计算框架完成SQL的具体执行工作。MPP框架本身能够充分的利用多节点的计算能力，整个查询并行执行，从而实现良好的交互式分析体验。 StarRocks集群不需要依赖任何其他组件，易部署、易维护，极简的架构设计，降低了StarRocks系统的复杂度和维护成本，同时也提升了系统的可靠性和扩展性。管理员只需要专注于StarRocks系统，无需学习和管理任何其他外部系统。

1.2.2 全面向量化引擎

StarRocks的计算层全面采用了向量化技术，将所有算子、函数、扫描过滤和导入导出模块进行了系统性优化。通过列式的内存布局、适配CPU的SIMD指令集等手段，充分发挥了现代CPU的并行计算能力，从而实现亚秒级别的多维分析能力。

1.2.3 智能查询优化

StarRocks通过CBO优化器(Cost Based Optimizer)可以对复杂查询自动优化。无需人工干预，就可以通过统计信息合理估算执行成本，生成更优的执行计划，大大提高了Adhoc和ETL场景的数据分析效率。

1.2.4 联邦查询

StarRocks支持使用外表的方式进行联邦查询，当前可以支持Hive、MySQL、Elasticsearch三种类型的外表，用户无需通过数据导入，可以直接进行数据查询加速。

1.2.5 高效更新

StarRocks支持多种数据模型，其中更新模型可以按照主键进行upsert/delete操作，通过存储和索引的优化可以在并发更新的同时实现高效的查询优化，更好的服务实时数仓的场景。

1.2.6 智能物化视图

StarRocks支持智能的物化视图。用户可以通过创建物化视图，预先计算生成预聚合表用于加速聚合类查询请求。StarRocks的物化视图能够在数据导入时自动完成汇聚，与原始表数据保持一致。并且在查询的时候，用户无需指定物化视图，StarRocks能够自动选择最优的物化视图来满足查询请求。

1.2.7 标准SQL

StarRocks支持标准的SQL语法，包括聚合、JOIN、排序、窗口函数和自定义函数等功能。StarRocks可以完整支持TPC-H的22个SQL和TPC-DS的99个SQL。此外，StarRocks还兼容MySQL协议语法，可使用现有的各种客户端工具、BI软件访问StarRocks，对StarRocks中的数据进行拖拽式分析。

1.2.8 流批一体

StarRocks支持实时和批量两种数据导入方式，支持的数据源有Kafka、HDFS、本地文件，支持的数据格式有ORC、Parquet和CSV等，StarRocks可以实时消费Kafka数据来完成数据导入，保证数据不丢不重（exactly once）。StarRocks也可以从本地或者远程（HDFS）批量导入数据。

1.2.9 高可用易扩展

StarRocks的元数据和数据都是多副本存储，并且集群中服务有热备，多实例部署，避免了单点故障。集群具有自愈能力，可弹性恢复，节点的宕机、下线、异常都不会影响StarRocks集群服务的整体稳定性。 StarRocks采用分布式架构，存储容量和计算能力可近乎线性水平扩展。StarRocks单集群的节点规模可扩展到数百节点，数据规模可达到10PB级别。扩缩容期间无需停服，可以正常提供查询服务。另外StarRocks中表模式热变更，可通过一条简单SQL命令动态地修改表的定义，例如增加列、减少列、新建物化视图等。同时，处于模式变更中的表也可也正常导入和查询数据。

1.3 StarRocks适合什么场景

StarRocks可以满足企业级用户的多种分析需求，包括OLAP多维分析、定制报表、实时数据分析和Ad-hoc数据分析等。具体的业务场景包括：

OLAP多维分析
- 用户行为分析
- 用户画像、标签分析、圈人
高维业务指标报表
自助式报表平台
业务问题探查分析
跨主题业务分析
财务报表
系统监控分析
实时数据分析
电商大促数据分析
教育行业的直播质量分析
物流行业的运单分析
金融行业绩效分析、指标计算
广告投放分析
管理驾驶舱
探针分析APM（Application Performance Management）
高并发查询
广告主报表分析
零售行业渠道人员分析
SaaS行业面向用户分析报表
Dashbroad多页面分析
统一分析
通过使用一套系统解决多维分析、高并发查询、预计算、实时分析、Adhoc查询等场景，降低系统复杂度和多技术栈开发与维护成本。

二、快速开始

2.1 StarRocks基本概念

FE：FrontEnd简称FE，是StarRocks的前端节点，负责管理元数据，管理客户端连接，进行查询规划，查询调度等工作。
BE：BackEnd简称BE，是StarRocks的后端节点，负责数据存储，计算执行，以及compaction，副本管理等工作。
Broker：StarRocks中和外部HDFS/对象存储等外部数据对接的中转服务，辅助提供导入导出功能。
StarRocksManager：StarRocks的管理工具，提供StarRocks集群管理、在线查询、故障查询、监控报警的可视化工具。
Tablet：StarRocks中表的逻辑分片，也是StarRocks中副本管理的基本单位，每个表根据分区和分桶机制被划分成多个Tablet存储在不同BE节点上。

2.2 StarRocks的系统架构

2.2.1 系统架构图

2.2.2 组件介绍

StarRocks集群由FE和BE构成, 可以使用MySQL客户端访问StarRocks集群。

2.2.2.1 FE

FE接收MySQL客户端的连接, 解析并执行SQL语句。

管理元数据, 执行SQL DDL命令, 用Catalog记录库, 表, 分区, tablet副本等信息。
FE高可用部署, 使用复制协议选主和主从同步元数据, 所有的元数据修改操作, 由FE leader节点完成, FE
follower节点可执行读操作。元数据的读写满足顺序一致性。 FE的节点数目采用2n+1, 可容忍n个节点故障。当FE
leader故障时, 从现有的follower节点重新选主, 完成故障切换。
FE的SQL layer对用户提交的SQL进行解析, 分析, 改写, 语义分析和关系代数优化, 生产逻辑执行计划。
FE的Planner负责把逻辑计划转化为可分布式执行的物理计划, 分发给一组BE。
FE监督BE, 管理BE的上下线, 根据BE的存活和健康状态, 维持tablet副本的数量。
FE协调数据导入, 保证数据导入的一致性。

2.2.2.2 BE

BE管理tablet副本, tablet是table经过分区分桶形成的子表, 采用列式存储。
BE受FE指导, 创建或删除子表。
BE接收FE分发的物理执行计划并指定BE coordinator节点, 在BE coordinator的调度下, 与其他BE worker共同协作完成执行。
BE读本地的列存储引擎获取数据,并通过索引和谓词下沉快速过滤数据。
BE后台执行compact任务, 减少查询时的读放大。
数据导入时, 由FE指定BE coordinator, 将数据以fanout的形式写入到tablet多副本所在的BE上。

2.2.2.3 其他组件

管理平台, 在后面会专门的章节介绍。
Hdfs Broker: 用于从Hdfs中导入数据到StarRocks集群。

2.3 StarRocks手动部署

2.3.1 手动部署

手动部署可以让用户快速体验StarRocks, 积累StarRocks的系统运维经验. 生产环境部署, 请使用管理平台和自动部署。

2.3.2 获取二进制产品包

获得的包为starrocks-1.0.0.tar.gz, 解压(tar -xzvf starrocks-1.0.0.tar.gz)后内容如下:

StarRocks-XX-1.0.0
├── be  # BE目录
│   ├── bin
│   │   ├── start_be.sh # BE启动命令
│   │   └── stop_be.sh  # BE关闭命令
│   ├── conf
│   │   └── be.conf     # BE配置文件
│   ├── lib
│   │   ├── starrocks_be  # BE可执行文件
│   │   └── meta_tool
│   └── www
├── fe  # FE目录
│   ├── bin
│   │   ├── start_fe.sh # FE启动命令
│   │   └── stop_fe.sh  # FE关闭命令
│   ├── conf
│   │   └── fe.conf     # FE配置文件
│   ├── lib
│   │   ├── starrocks-fe.jar  # FE jar包
│   │   └── *.jar           # FE 依赖的jar包
│   └── webroot
└── udf

2.3.3 环境准备

准备三台物理机, 需要以下环境支持：

Linux (Centos 7+)
Java 1.8+

CPU需要支持AVX2指令集，cat /proc/cpuinfo |grep avx2有结果输出表明CPU支持，如果没有支持，建议更换机器，StarRocks使用向量化技术需要一定的指令集支持才能发挥效果。

将StarRocks的二进制产品包分发到目标主机的部署路径并解压，可以考虑使用新建的StarRocks用户来管理。

2.3.4 部署FE

2.3.4.1 FE的基本配置

FE的配置文件为StarRocks-XX-1.0.0/fe/conf/fe.conf, 默认配置已经足以启动集群, 有经验的用户可以查看手册的系统配置章节, 为生产环境定制配置，为了让用户更好的理解集群的工作原理, 此处只列出基础配置。

2.3.4.2 FE单实例部署

cd StarRocks-XX-1.0

第一步: 定制配置文件conf/fe.conf：

JAVA_OPTS = "-Xmx4096m -XX:+UseMembar -XX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=7 -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCDetails -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC -XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:-CMSParallelRemarkEnabled -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=80 -XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB=0 -Xloggc:$STARROCKS_HOME/log/fe.gc.log"

可以根据FE内存大小调整 -Xmx4096m，为了避免GC建议16G以上，StarRocks的元数据都在内存中保存。

第二步: 创建元数据目录:

mkdir -p meta (1.19.x及以前的版本需要使用mkdir -p doris-meta)

第三步: 启动FE进程:

bin/start_fe.sh --daemon

第四步: 确认启动FE启动成功。

查看日志log/fe.log确认。

2020-03-16 20:32:14,686 INFO 1 [FeServer.start():46] thrift server started.2020-03-16 20:32:14,696 INFO 1 [NMysqlServer.start():71] Open mysql server success on 90302020-03-16 20:32:14,696 INFO 1 [QeService.start():60] QE service start.2020-03-16 20:32:14,825 INFO 76 [HttpServer$HttpServerThread.run():210] HttpServer started with port 8030...

如果FE启动失败，可能是由于端口号被占用，修改配置文件conf/fe.conf中的端口号http_port。
使用jps命令查看java进程确认"StarRocksFe"存在。
使用浏览器访问8030端口, 打开StarRocks的WebUI, 用户名为root, 密码为空。

2.3.4.3 使用MySQL客户端访问FE

第一步: 安装mysql客户端(如果已经安装，可忽略此步)：

Ubuntu：sudo apt-get install mysql-client
Centos：sudo yum install mysql-client

第二步: 使用mysql客户端连接：

mysql -h 127.0.0.1 -P9030 -uroot

注意：这里默认root用户密码为空，端口为fe/conf/fe.conf中的query_port配置项，默认为9030

第三步: 查看FE状态：

mysql> SHOW PROC '/frontends'\G
************************* 1. row ************************Name: 172.16.139.24_9010_1594200991015IP: 172.16.139.24HostName: starrocks-sandbox01EditLogPort: 9010HttpPort: 8030QueryPort: 9030RpcPort: 9020Role: FOLLOWERIsMaster: trueClusterId: 861797858Join: trueAlive: true
ReplayedJournalId: 64LastHeartbeat: 2020-03-23 20:15:07IsHelper: trueErrMsg:
1 row in set (0.03 sec)

Role为FOLLOWER说明这是一个能参与选主的FE；IsMaster为true，说明该FE当前为主节点。

如果MySQL客户端连接不成功，请查看log/fe.warn.log日志文件，确认问题。由于是初次启动，如果在操作过程中遇到任何意外问题，都可以删除并重新创建FE的元数据目录，再从头开始操作。

2.3.4.4 FE的高可用集群部署

FE的高可用集群采用主从复制架构, 可避免FE单点故障. FE采用了类raft的bdbje协议完成选主, 日志复制和故障切换. 在FE集群中, 多实例分为两种角色: follower和observer; 前者为复制协议的可投票成员, 参与选主和提交日志, 一般数量为奇数(2n+1), 使用多数派(n+1)确认, 可容忍少数派(n)故障; 而后者属于非投票成员, 用于异步订阅复制日志, observer的状态落后于follower, 类似其他复制协议中的learner角色。

FE集群从follower中自动选出master节点, 所有更改状态操作都由master节点执行, 从FE的master节点可以读到最新的状态. 更改操作可以从非master节点发起, 继而转发给master节点执行, 非master节点记录最近一次更改操作在复制日志中的LSN, 读操作可以直接在非master节点上执行, 但需要等待非master节点的状态已经同步到最近一次更改操作的LSN, 因此读写非Master节点满足顺序一致性. Observer节点能够增加FE集群的读负载能力, 时效性要求放宽的非紧要用户可以读observer节点。

FE节点之间的时钟相差不能超过5s, 使用NTP协议校准时间。

一台机器上只可以部署单个FE节点。所有FE节点的http_port需要相同。

集群部署按照下列步骤逐个增加FE实例。

第一步: 分发二进制和配置文件, 配置文件和单实例情形相同。

第二步: 使用MySQL客户端连接已有的FE, 添加新实例的信息，信息包括角色、ip、port：

ALTER SYSTEM ADD FOLLOWER "host:port";

或

ALTER SYSTEM ADD OBSERVER "host:port";

host为机器的IP，如果机器存在多个IP，需要选取priority_networks里的IP，例如priority_networks=192.168.1.0/24 可以设置使用192.168.1.x 这个子网进行通信。port为edit_log_port，默认为9010。

StarRocks的FE和BE因为安全考虑都只会监听一个IP来进行通信，如果一台机器有多块网卡，可能StarRocks无法自动找到正确的IP，例如 ifconfig 命令能看到 eth0 ip为 192.168.1.1, docker0: 172.17.0.1 ，我们可以设置 192.168.1.0/24 这一个子网来指定使用eth0作为通信的IP，这里采用是CIDR的表示方法来指定IP所在子网范围，这样可以在所有的BE，FE上使用相同的配置。 priority_networks 是 FE 和 BE 相同的配置项，写在 fe.conf 和 be.conf 中。该配置项用于在 FE 或 BE 启动时，告诉进程应该绑定哪个IP。示例如下： priority_networks=10.1.3.0/24

如出现错误，需要删除FE，应用下列命令：

alter system drop follower "fe_host:edit_log_port";
alter system drop observer "fe_host:edit_log_port";

第三步: FE节点之间需要两两互联才能完成复制协议选主, 投票，日志提交和复制等功能。 FE节点首次启动时，需要指定现有集群中的一个节点作为helper节点, 从该节点获得集群的所有FE节点的配置信息，才能建立通信连接，因此首次启动需要指定–helper参数：

./bin/start_fe.sh --helper host:port --daemon

host为helper节点的IP，如果有多个IP，需要选取priority_networks里的IP。port为edit_log_port，默认为9010。

当FE再次启动时，无须指定–helper参数，因为FE已经将其他FE的配置信息存储于本地目录, 因此可直接启动：

./bin/start_fe.sh --daemon

第四步: 查看集群状态, 确认部署成功：

mysql> SHOW PROC '/frontends'\G********************* 1. row **********************Name: 172.26.108.172_9010_1584965098874IP: 172.26.108.172
HostName: starrocks-sandbox01
......Role: FOLLOWER
IsMaster: true
......Alive: true
......
********************* 2. row **********************Name: 172.26.108.174_9010_1584965098874IP: 172.26.108.174
HostName: starrocks-sandbox02
......Role: FOLLOWER
IsMaster: false
......Alive: true
......
********************* 3. row **********************Name: 172.26.108.175_9010_1584965098874IP: 172.26.108.175
HostName: starrocks-sandbox03
......Role: FOLLOWER
IsMaster: false
......Alive: true
......
3 rows in set (0.05 sec)

节点的Alive显示为true则说明添加节点成功。以上例子中，

172.26.108.172_9010_1584965098874 为主FE节点。

2.3.5 部署BE

2.3.5.1 BE的基本配置

BE的配置文件为StarRocks-XX-1.0.0/be/conf/be.conf, 默认配置已经足以启动集群, 不建议初尝用户修改配置, 有经验的用户可以查看手册的系统配置章节, 为生产环境定制配置. 为了让用户更好的理解集群的工作原理, 此处只列出基础配置。

2.3.5.2 BE部署

用户可使用下面命令添加BE到StarRocks集群, 一般至少部署3个BE实例, 每个实例的添加步骤相同。

cd StarRocks-XX-1.0.0/be

第一步: 创建数据目录：

mkdir -p storage

第二步: 通过mysql客户端添加BE节点：

ALTER SYSTEM ADD BACKEND "host:port";

这里IP地址为和priority_networks设置匹配的IP，portheartbeat_service_port，默认为9050
如出现错误，需要删除BE节点，应用下列命令：

alter system decommission backend "be_host:be_heartbeat_service_port";
alter system dropp backend "be_host:be_heartbeat_service_port";

第三步: 启动BE：

bin/start_be.sh --daemon

第四步: 查看BE状态, 确认BE就绪:

mysql> SHOW PROC '/backends'\G********************* 1. row **********************BackendId: 10002Cluster: default_clusterIP: 172.16.139.24HostName: starrocks-sandbox01HeartbeatPort: 9050BePort: 9060HttpPort: 8040BrpcPort: 8060LastStartTime: 2020-03-23 20:19:07LastHeartbeat: 2020-03-23 20:34:49Alive: trueSystemDecommissioned: false
ClusterDecommissioned: falseTabletNum: 0DataUsedCapacity: .000AvailCapacity: 327.292 GBTotalCapacity: 450.905 GBUsedPct: 27.41 %MaxDiskUsedPct: 27.41 %ErrMsg:Version:
1 row in set (0.01 sec)

如果isAlive为true，则说明BE正常接入集群。如果BE没有正常接入集群，请查看log目录下的be.WARNING日志文件确定原因。

如果日志中出现类似以下的信息，说明priority_networks的配置存在问题。

W0708 17:16:27.308156 11473 heartbeat\_server.cpp:82\] backend ip saved in master does not equal to backend local ip127.0.0.1 vs. 172.16.179.26

此时需要，先用以下命令drop掉原来加进去的be，然后重新以正确的IP添加BE。

ALTER SYSTEM DROPP BACKEND "172.16.139.24:9050";

由于是初次启动，如果在操作过程中遇到任何意外问题，都可以删除并重新创建storage目录，再从头开始操作。

2.3.6 部署Broker

配置文件为apache_hdfs_broker/conf/apache_hdfs_broker.conf

注意：Broker没有也不需要priority_networks参数，Broker的服务默认绑定在0.0.0.0上，只需要在ADD BROKER时，填写正确可访问的Broker IP即可。

如果有特殊的hdfs配置，复制线上的hdfs-site.xml到conf目录下

启动：

./apache_hdfs_broker/bin/start_broker.sh --daemon

添加broker节点到集群中：

ALTER SYSTEM ADD BROKER broker1 "172.16.139.24:8000";

查看broker状态：

MySQL> SHOW PROC "/brokers"\G
*************************** 1. row ***************************Name: broker1IP: 172.16.139.24Port: 8000Alive: trueLastStartTime: 2020-04-01 19:08:35
LastUpdateTime: 2020-04-01 19:08:45ErrMsg:
1 row in set (0.00 sec)

Alive为true代表状态正常。

2.3.7 参数设置

Swappiness
关闭交换区，消除交换内存到虚拟内存时对性能的扰动。

echo 0 | sudo tee /proc/sys/vm/swappiness

Compaction相关
当使用聚合表或更新模型，导入数据比较快的时候，可在配置文件 be.conf 中修改下列参数以加速compaction。

cumulative_compaction_num_threads_per_disk = 4
base_compaction_num_threads_per_disk = 2
cumulative_compaction_check_interval_seconds = 2

并行度
在客户端执行命令，修改StarRocks的并行度(类似clickhouse set max_threads= 8)。并行度可以设置为当前机器CPU核数的一半。

set global parallel_fragment_exec_instance_num =  8;

2.3.8 使用MySQL客户端访问StarRocks

2.3.8.1 Root用户登录

使用MySQL客户端连接某一个FE实例的query_port(9030), StarRocks内置root用户，密码默认为空：

mysql -h fe_host -P9030 -u root

清理环境：

mysql > drop database if exists example_db;
mysql > drop user test;

2.3.8.2 创建新用户

通过下面的命令创建一个普通用户：

mysql > create user 'test' identified by '123456';

2.3.8.3 创建数据库

StarRocks中root账户才有权建立数据库，使用root用户登录，建立example_db数据库:

mysql > create database example_db;

数据库创建完成之后，可以通过show databases查看数据库信息：

mysql > show databases;+--------------------+
| Database           |
+--------------------+
| example_db         |
| information_schema |
+--------------------+
2 rows in set (0.00 sec)

information_schema是为了兼容mysql协议而存在，实际中信息可能不是很准确，所以关于具体数据库的信息建议通过直接查询相应数据库而获得。

2.3.8.4 账户授权

example_db创建完成之后，可以通过root账户example_db读写权限授权给test账户，授权之后采用test账户登录就可以操作example_db数据库了：

mysql > grant all on example_db to test;

退出root账户，使用test登录StarRocks集群：

mysql > exit
mysql -h 127.0.0.1 -P9030 -utest -p123456

2.3.8.5 建表

StarRocks支持支持单分区和复合分区两种建表方式。
在复合分区中：

第一级称为Partition，即分区。用户可以指定某一维度列作为分区列（当前只支持整型和时间类型的列），并指定每个分区的取值范围。
第二级称为Distribution，即分桶。用户可以指定某几个维度列（或不指定，即所有KEY列）以及桶数对数据进行HASH分布。

以下场景推荐使用复合分区：

有时间维度或类似带有有序值的维度：可以以这类维度列作为分区列。分区粒度可以根据导入频次、分区数据量等进行评估。
历史数据删除需求：如有删除历史数据的需求（比如仅保留最近N
天的数据）。使用复合分区，可以通过删除历史分区来达到目的。也可以通过在指定分区内发送DELETE语句进行数据删除。
解决数据倾斜问题：每个分区可以单独指定分桶数量。如按天分区，当每天的数据量差异很大时，可以通过指定分区的分桶数，合理划分不同分区的数据,分桶列建议选择区分度大的列。

用户也可以不使用复合分区，即使用单分区。则数据只做HASH分布。
下面分别演示两种分区的建表语句：

首先切换数据库：mysql > use example_db;
建立单分区表建立一个名字为table1的逻辑表。使用全hash分桶，分桶列为siteid，桶数为10。这个表的schema如下：
- siteid：类型是INT（4字节）, 默认值为10
- city_code：类型是SMALLINT（2字节）
- username：类型是VARCHAR, 最大长度为32, 默认值为空字符串
- pv：类型是BIGINT（8字节）, 默认值是0; 这是一个指标列, StarRocks内部会对指标列做聚合操作,
  这个列的聚合方法是求和（SUM）。这里采用了聚合模型，除此之外StarRocks还支持明细模型和更新模型

建表语句如下:

mysql >
CREATE TABLE table1
(siteid INT DEFAULT '10',citycode SMALLINT,username VARCHAR(32) DEFAULT '',pv BIGINT SUM DEFAULT '0'
)
AGGREGATE KEY(siteid, citycode, username)
DISTRIBUTED BY HASH(siteid) BUCKETS 10
PROPERTIES("replication_num" = "1");

建立复合分区表
建立一个名字为table2的逻辑表。这个表的 schema 如下：

event_day：类型是DATE，无默认值
siteid：类型是INT（4字节）, 默认值为10
city_code：类型是SMALLINT（2字节）
username：类型是VARCHAR, 最大长度为32, 默认值为空字符串
pv：类型是BIGINT（8字节）, 默认值是0; 这是一个指标列, StarRocks 内部会对指标列做聚合操作,
这个列的聚合方法是求和（SUM）

我们使用event_day列作为分区列，建立3个分区: p1, p2, p3

p1：范围为 [最小值, 2017-06-30)
p2：范围为 [2017-06-30, 2017-07-31)
p3：范围为 [2017-07-31, 2017-08-31)

每个分区使用siteid进行哈希分桶，桶数为10。
建表语句如下:

CREATE TABLE table2
(
event_day DATE,
siteid INT DEFAULT '10',
citycode SMALLINT,
username VARCHAR(32) DEFAULT '',
pv BIGINT SUM DEFAULT '0'
)
AGGREGATE KEY(event_day, siteid, citycode, username)
PARTITION BY RANGE(event_day)
(
PARTITION p1 VALUES LESS THAN ('2017-06-30'),
PARTITION p2 VALUES LESS THAN ('2017-07-31'),
PARTITION p3 VALUES LESS THAN ('2017-08-31')
)
DISTRIBUTED BY HASH(siteid) BUCKETS 10
PROPERTIES("replication_num" = "1");

表建完之后，可以查看example_db中表的信息:

mysql> show tables;+-------------------------+
| Tables_in_example_db    |
+-------------------------+
| table1                  |
| table2                  |
+-------------------------+
2 rows in set (0.01 sec)<br/>mysql> desc table1;+----------+-------------+------+-------+---------+-------+
| Field    | Type        | Null | Key   | Default | Extra |
+----------+-------------+------+-------+---------+-------+
| siteid   | int(11)     | Yes  | true  | 10      |       |
| citycode | smallint(6) | Yes  | true  | N/A     |       |
| username | varchar(32) | Yes  | true  |         |       |
| pv       | bigint(20)  | Yes  | false | 0       | SUM   |
+----------+-------------+------+-------+---------+-------+
4 rows in set (0.00 sec)<br/>mysql> desc table2;+-----------+-------------+------+-------+---------+-------+
| Field     | Type        | Null | Key   | Default | Extra |
+-----------+-------------+------+-------+---------+-------+
| event_day | date        | Yes  | true  | N/A     |       |
| siteid    | int(11)     | Yes  | true  | 10      |       |
| citycode  | smallint(6) | Yes  | true  | N/A     |       |
| username  | varchar(32) | Yes  | true  |         |       |
| pv        | bigint(20)  | Yes  | false | 0       | SUM   |
+-----------+-------------+------+-------+---------+-------+
5 rows in set (0.00 sec)

2.3.9 使用Docker进行编译

2.4 数据流和控制流

2.4.1 查询

用户可使用MySQL客户端连接FE，执行SQL查询，获得结果。
查询流程如下：

MySQL客户端执行DQL SQL命令。
FE解析, 分析, 改写, 优化和规划, 生成分布式执行计划。
分布式执行计划由若干个可在单台be上执行的plan fragment构成，FE执行exec_plan_fragment, 将plan
fragment分发给BE，并指定其中一台BE为coordinator。
BE执行本地计算, 比如扫描数据。
其他BE调用transimit_data将中间结果发送给BE coordinator节点汇总为最终结果。
FE调用fetch_data获取最终结果。
FE将最终结果发送给MySQL client。

执行计划在BE上的实际执行过程比较复杂, 采用向量化执行方式，比如一个算子产生4096个结果，输出到下一个算子参与计算，而非batch方式或者one-tuple-at-a-time。

2.4.2 数据导入

用户创建表之后, 导入数据填充表。

支持导入数据源有: 本地文件, HDFS, Kafka和S3。
支持导入方式有: 批量导入, 流式导入, 实时导入。
支持的数据格式有: CSV, Parquet, ORC等。
导入发起方式有: 用RESTful接口, 执行SQL命令。

数据导入的流程如下:

用户选择一台BE作为协调者, 发起数据导入请求, 传入数据格式, 数据源和标识此次数据导入的label, label用于避免数据重复导入.用户也可以向FE发起请求, FE会把请求重定向给BE。
BE收到请求后, 向FE master节点上报, 执行loadTxnBegin, 创建全局事务。因为导入过程中,需要同时更新base表和物化索引的多个bucket, 为了保证数据导入的一致性, 用事务控制本次导入的原子性。
BE创建事务成功后, 执行streamLoadPut调用, 从FE获得本次数据导入的计划. 数据导入,可以看成是将数据分发到所涉及的全部的tablet副本上, BE从FE获取的导入计划包含数据的schema信息和tablet副本信息。
BE从数据源拉取数据, 根据base表和物化索引表的schema信息, 构造内部数据格式。
BE根据分区分桶的规则和副本位置信息, 将发往同一个BE的数据, 批量打包, 发送给BE, BE收到数据后,将数据写入到对应的tablet副本中。
当BE coordinator节点完成此次数据导入, 向FE master节点执行loadTxnCommit, 提交全局事务,发送本次数据导入的执行情况, FE master确认所有涉及的tablet的多数副本都成功完成, 则发布本次数据导入使数据对外可见,否则, 导入失败, 数据不可见, 后台负责清理掉不一致的数据。

2.4.3 更改元数据

更改元数据的操作有: 创建数据库, 创建表, 创建物化视图, 修改schema等等. 这样的操作需要:

持久化到永久存储的设备上;
保证高可用, 复制FE多实例上, 避免单点故障;
有的操作需要在BE上生效, 比如创建表时, 需要在BE上创建tablet副本。

元数据的更新操作流程如下:

用户使用MySQL client执行SQL的DDL命令, 向FE的master节点发起请求; 比如: 创建表。
FE检查请求合法性, 然后向BE发起同步命令, 使操作在BE上生效; 比如: FE确定表的列类型是否合法,计算tablet的副本的放置位置, 向BE发起请求, 创建tablet副本。
BE执行成功, 则修改FE内存的Catalog. 比如: 将table, partition, index,tablet的副本信息保存在Catalog中。
FE追加本次操作到EditLog并且持久化。
FE通过复制协议将EditLog的新增操作项同步到FE的follower节点。
FE的follower节点收到新追加的操作项后, 在自己的Catalog上按顺序播放, 使得自己状态追上FE master节点。

上述执行环节出现失败, 则本次元数据修改失败。

2.5 数据导入和查询

2.5.1 本地文件导入

为适配不同的数据导入需求，StarRocks 系统提供了5种不同的导入方式，以支持不同的数据源（如HDFS、Kafka、本地文件等），或者按不同的方式（异步或同步）导入数据。

2.5.1.1 Broker Load

Broker Load 通过 Broker 进程访问并读取外部数据源，然后采用 MySQL 协议向 StarRocks 创建导入作业。

Broker Load适用于源数据在Broker进程可访问的存储系统（如HDFS）中，数据量为几十GB到上百GB。数据源有Hive等。

2.5.1.2 Spark Load

Spark Load 通过外部的 Spark 资源实现对导入数据的预处理，提高 StarRocks 大数据量的导入性能并且节省 StarRocks 集群的计算资源。

Spark Load适用于初次迁移大数据量（可到TB级别）到StarRocks的场景，且源数据在Spark可访问的存储系统（如HDFS）中。

2.5.1.3 Stream Load

Stream Load是一种同步执行的导入方式。用户通过 HTTP 协议发送请求将本地文件或数据流导入到 StarRocks中，并等待系统返回导入的结果状态，从而判断导入是否成功。

Stream Load适用于导入本地文件，或通过程序导入数据流中的数据。数据源有Flink、CSV等。

2.5.1.4 Routine Load

Routine Load（例行导入）提供了一种自动从指定数据源进行数据导入的功能。用户通过 MySQL 协议提交例行导入作业，生成一个常驻线程，不间断的从数据源（如 Kafka）中读取数据并导入到 StarRocks 中。

2.5.1.5 Insert Into

类似 MySQL 中的 Insert 语句，StarRocks 提供 INSERT INTO tbl SELECT …; 的方式从 StarRocks 的表中读取数据并导入到另一张表。或者通过 INSERT INTO tbl VALUES(…); 插入单条数据。数据源有DataX/DTS、Kettle/Informatic、StarRocks本身。
StarRocks数据导入整体生态图如下。

示例1：以 "table1_20170707"为Label，使用本地文件table1_data导入table1表。
在本地创建数据文件able1_data，以逗号作为数据之间的分隔符，具体内容如下：

1,1,jim,2
2,1,grace,2
3,2,tom,2
4,3,bush,3
5,3,helen,3

利用curl命令封装HTTP请求，完成数据的导入

curl --location-trusted -u test:123456 -T table1_data -H "label: table1_20170707" \-H "column_separator:," \http://127.0.0.1:8030/api/example_db/table1/_stream_load

注意：这里test是fe的用户名，端口8030是fe.conf中配置的http port。

示例2: 以"table2_20170707"为Label，使用本地文件table2_data导入table2表。
在本地创建数据文件table2_data，以逗号作为数据之间的分隔，具体内容如下：

2017-07-03,1,1,jim,2
2017-07-05,2,1,grace,2
2017-07-12,3,2,tom,2
2017-07-15,4,3,bush,3

利用curl命令封装HTTP请求，完成数据的导入

curl --location-trusted -u test:123456 -T table2_data -H "label:table2_20170707" \-H "column_separator:," \http://127.0.0.1:8030/api/example_db/table2/_stream_load

2.5.2 查询

2.5.2.1 简单查询

示例:

mysql> select * from table1;+--------+----------+----------+----+
| siteid | citycode | username | pv |
+--------+----------+----------+----+
|      5 |        3 | helen    |  3 |
|      2 |        1 | grace    |  2 |
|      1 |        1 | jim      |  2 |
|      4 |        3 | bush     |  3 |
|      3 |        2 | tom      |  2 |
+--------+----------+----------+----+

2.5.2.2 order by查询

示例:

mysql> select * from table1 order by citycode;+--------+----------+----------+----+
| siteid | citycode | username | pv |
+--------+----------+----------+----+
|      2 |        1 | grace    |  2 |
|      1 |        1 | jim      |  2 |
|      3 |        2 | tom      |  2 |
|      4 |        3 | bush     |  3 |
|      5 |        3 | helen    |  3 |
+--------+----------+----------+----+
5 rows in set (0.07 sec)

2.5.2.3 带有join的查询

示例:

mysql> select sum(table1.pv) from table1 join table2 where table1.siteid = table2.siteid;+--------------------+
| sum(`table1`.`pv`) |
+--------------------+
| 12                 |
+--------------------+
1 row in set (0.20 sec)

2.5.2.4 带有子查询的查询

示例:

mysql> select sum(pv) from table2 where siteid in (select siteid from table1 where siteid > 2);+-----------+
| sum(`pv`) |
+-----------+
| 8         |
+-----------+
1 row in set (0.13 sec)

如果在StarRocksManager的编辑器中执行查询语句，可以查看Profile，Profile是BE执行后的结果，包含了每一个步骤的耗时和数据处理量等数据，可以通过StarRocksManager的图形界面看到可视化的Profile执行树。在StarRocksManager中执行查询，点击查询历史，就可看在“执行详情”tab中看到Profile的详细文本信息，在“执行时间”tab中能看到图形化的展示。

2.5.3 Schema修改

2.5.3.1 修改Schema

使用ALTER TABLE命令可以修改表的Schema，包括如下修改：

增加列
删除列
修改列类型
改变列顺序

以下举例说明。
原表table1的Schema如下:

+----------+-------------+------+-------+---------+-------+
| Field    | Type        | Null | Key   | Default | Extra |
+----------+-------------+------+-------+---------+-------+
| siteid   | int(11)     | Yes  | true  | 10      |       |
| citycode | smallint(6) | Yes  | true  | N/A     |       |
| username | varchar(32) | Yes  | true  |         |       |
| pv       | bigint(20)  | Yes  | false | 0       | SUM   |
+----------+-------------+------+-------+---------+-------+

我们新增一列uv，类型为BIGINT，聚合类型为SUM，默认值为0:

ALTER TABLE table1 ADD COLUMN uv BIGINT SUM DEFAULT '0' after pv;

提交成功后，可以通过以下命令查看:

SHOW ALTER TABLE COLUMN\G

当作业状态为FINISHED，则表示作业完成。新的Schema 已生效。
ALTER TABLE完成之后, 可以通过desc table查看最新的schema：

mysql> desc table1;+----------+-------------+------+-------+---------+-------+
| Field    | Type        | Null | Key   | Default | Extra |
+----------+-------------+------+-------+---------+-------+
| siteid   | int(11)     | Yes  | true  | 10      |       |
| citycode | smallint(6) | Yes  | true  | N/A     |       |
| username | varchar(32) | Yes  | true  |         |       |
| pv       | bigint(20)  | Yes  | false | 0       | SUM   |
| uv       | bigint(20)  | Yes  | false | 0       | SUM   |
+----------+-------------+------+-------+---------+-------+
5 rows in set (0.00 sec)

可以使用以下命令取消当前正在执行的作业:

CANCEL ALTER TABLE COLUMN FROM table1\G

2.5.3.2 创建Rollup

Rollup是StarRocks使用的一种新型预计算加速技术，可以理解为基于基础表构建的一个物化索引结构。物化是因为其数据在物理上独立存储，而索引的意思是，Rollup可以调整列顺序以增加前缀索引的命中率，也可以减少key列以增加数据的聚合度。
原表table1的Schema如下:

+----------+-------------+------+-------+---------+-------+
| Field    | Type        | Null | Key   | Default | Extra |
+----------+-------------+------+-------+---------+-------+
| siteid   | int(11)     | Yes  | true  | 10      |       |
| citycode | smallint(6) | Yes  | true  | N/A     |       |
| username | varchar(32) | Yes  | true  |         |       |
| pv       | bigint(20)  | Yes  | false | 0       | SUM   |
| uv       | bigint(20)  | Yes  | false | 0       | SUM   |
+----------+-------------+------+-------+---------+-------+

对于table1明细数据是siteid, citycode, username三者构成一个key，从而对pv字段进行聚合；如果业务方经常有看城市pv总量的需求，可以建立一个只有citycode, pv的rollup：

ALTER TABLE table1 ADD ROLLUP rollup_city(citycode, pv);

提交成功后，可以通过以下命令查看:

SHOW ALTER TABLE ROLLUP\G

当作业状态为 FINISHED，则表示作业完成。
Rollup建立完成之后可以使用desc table1 all查看表的rollup信息：

mysql> desc table1 all;+-------------+----------+-------------+------+-------+---------+-------+
| IndexName   | Field    | Type        | Null | Key   | Default | Extra |
+-------------+----------+-------------+------+-------+---------+-------+
| table1      | siteid   | int(11)     | Yes  | true  | 10      |       |
|             | citycode | smallint(6) | Yes  | true  | N/A     |       |
|             | username | varchar(32) | Yes  | true  |         |       |
|             | pv       | bigint(20)  | Yes  | false | 0       | SUM   |
|             | uv       | bigint(20)  | Yes  | false | 0       | SUM   |
|             |          |             |      |       |         |       |
| rollup_city | citycode | smallint(6) | Yes  | true  | N/A     |       |
|             | pv       | bigint(20)  | Yes  | false | 0       | SUM   |
+-------------+----------+-------------+------+-------+---------+-------+
8 rows in set (0.01 sec)

可以使用以下命令取消当前正在执行的作业:

CANCEL ALTER TABLE ROLLUP FROM table1;

2.6 测试常见问题

2.6.1 部署

2.6.1.1 如何选择硬件和优化配置

硬件选择

BE推荐16核64GB以上，FE推荐8核16GB以上。
磁盘可以使用HDD或者SSD。
CPU必须支持AVX2指令集，cat /proc/cpuinfo |grep avx2确认有输出即可，如果没有支持，建议更换机器，StarRocks的向量化技术需要CPU指令集支持才能发挥更好的效果。
网络需要万兆网卡和万兆交换机。

参数配置

2.6.2 建模

2.6.2.1 如何合理地分区分桶

如何分区

通过合理的分区可以有效的裁剪scan的数据量。我们一般从数据的管理角度来选择分区键，选用时间或者区域作为分区键。
使用动态分区可以定期自动创建分区，比如每天创建出新的分区。

如何分桶

选择高基数的列来作为分桶键（如果有唯一ID就用这个列来作为分桶键即可），这样保证数据在各个bucket中尽可能均衡，如果碰到数据倾斜严重的，数据可以使用多列作为分桶键（但一般不要太多）。
分桶的数量影响查询的并行度，最佳实践是计算一下数据存储量，将每个tablet设置成 100MB ~ 1GB 之间。
在机器比较少的情况下，如果想充分利用机器资源可以考虑使用 BE数量 * cpu core /2来设置bucket数量。例如有100GB的CSV文件(未压缩)，导入StarRocks，有4台BE，每台64C，只有一个分区，那么可以采用bucket数量 4 * 64 /2 = 128，这样每个tablet的数据也在781MB，同时也能充分利用CPU资源。

排序键设计

排序键要根据查询的特点来设计。
将经常作为过滤条件和group by的列作为排序键可以加速查询。
如果是有大量点查，建议把查询点查的ID放到第一列。例如查询主要类型是 select sum(revenue) from lineorder where user_id=‘aaa100’; 并且有很高的并发，强烈推荐把user_id 作为排序键的第一列。
如果查询的主要是聚合和scan比较多，建议把低基数的列放在前面。例如查询的主要类型是 select region, nation,count(*) from lineorder_flat group by region,nation，把region作为第一列、nation作为第二列会更合适。低基数的列放在前面可以有助于数据局部性。

合理选择数据类型

用尽量精确的类型。比如能够使用整形就不要用字符串类型，能够使用int就不要使用bigint，精确的数据类型能够更好的发挥数据库的性能。

2.6.3 查询

如何合理地设置并行度

通过session变量 parallel_fragment_exec_instance_num 可以设置查询的并行度（单个 BE内部的并行度），如果我们觉得查询性能不够好但是cpu资源充足可以通过 set
parallel_fragment_exec_instance_num = 16; 来调整这里并行度可以设置成CPU核数量的一半。
通过set global parallel_fragment_exec_instance_num = 16;
可以让session变量全局有效。
parallel_fragment_exec_instance_num 受到每个BE的tablet数量的影响，比如一张表的bucket数量是 32, 有3个分区，分布在4个BE上，那么每个BE的tablet数量是 32 * 3 / 4 = 24,那么单机的并行度无法超过24，即使你set parallel_fragment_exec_instance_num = 32,但是实际执行的时候并行度还是会变成24。
对于需要进行高QPS查询的场景，因为机器整体资源是充分利用的，所以建议设置parallel_fragment_exec_instance_num为1，这样可以减少不同查询之间的资源竞争，反而整体可以提升QPS。

如何查看Profile分析查询瓶颈

通过explain sql命令可以查看查询计划。
通过 set is_report_success = true 可以打开profile的上报。
社区版用户在 http:FE_IP:FE_HTTP_PORT/query 可以看到当前的查询和Profile信息
企业版用户在StarRocksManager的查询页面可以看到图形化的Profille展示，点击查询链接可以在“执行时间“页面看到树状展示，可以在“执行详情“页面看到完整的Profile详细信息。如果达不到预期可以发送执行详情页面的文本到社区或者技术支持的群里寻求帮助
Plan和Profile参考查询分析和性能优化

具体内容请参考:starrocks官网

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StarRocks—新一代极速全场景MPP数据库

StarRocks—新一代极速全场景MPP数据库

一、StarRocks介绍

1.1 StarRocks是什么

1.2 StarRocks特性

1.2.1 架构精简

1.2.2 全面向量化引擎

1.2.3 智能查询优化

1.2.4 联邦查询

1.2.5 高效更新

1.2.6 智能物化视图

1.2.7 标准SQL

1.2.8 流批一体

1.2.9 高可用易扩展

1.3 StarRocks适合什么场景

二、快速开始

2.1 StarRocks基本概念

2.2 StarRocks的系统架构

2.2.1 系统架构图

2.2.2 组件介绍

2.2.2.1 FE

2.2.2.2 BE

2.2.2.3 其他组件

2.3 StarRocks手动部署

2.3.1 手动部署

2.3.2 获取二进制产品包

2.3.3 环境准备

2.3.4 部署FE

2.3.4.1 FE的基本配置

2.3.4.2 FE单实例部署

2.3.4.3 使用MySQL客户端访问FE

2.3.4.4 FE的高可用集群部署

2.3.5 部署BE

2.3.5.1 BE的基本配置

2.3.5.2 BE部署

2.3.6 部署Broker

2.3.7 参数设置

2.3.8 使用MySQL客户端访问StarRocks

2.3.8.1 Root用户登录

2.3.8.2 创建新用户

2.3.8.3 创建数据库

2.3.8.4 账户授权

2.3.8.5 建表

2.3.9 使用Docker进行编译

2.4 数据流和控制流

2.4.1 查询

2.4.2 数据导入

2.4.3 更改元数据

2.5 数据导入和查询

2.5.1 本地文件导入

2.5.1.1 Broker Load

2.5.1.2 Spark Load

2.5.1.3 Stream Load

2.5.1.4 Routine Load

2.5.1.5 Insert Into

2.5.2 查询

2.5.2.1 简单查询

2.5.2.2 order by查询

2.5.2.3 带有join的查询

2.5.2.4 带有子查询的查询

2.5.3 Schema修改

2.5.3.1 修改Schema

2.5.3.2 创建Rollup

2.6 测试常见问题

2.6.1 部署

2.6.1.1 如何选择硬件和优化配置

2.6.2 建模

2.6.2.1 如何合理地分区分桶

2.6.3 查询

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