傳統(tǒng)的分析系統(tǒng)在面對海量數(shù)據(jù)和高并發(fā)查詢時，往往難以滿足嚴(yán)苛的實時性要求。延遲，哪怕是秒級的，也可能導(dǎo)致商業(yè)機會的錯失或用戶體驗的下降。StarRocks 的設(shè)計初衷便是為了攻克這些難題，它通過一系列創(chuàng)新的技術(shù)架構(gòu)和優(yōu)化手段，為用戶提供了極致的查詢性能。
要理解 StarRocks 為何能快，就必須深入其內(nèi)核，探究其背后的技術(shù)支柱。向量化執(zhí)行引擎、CBO 優(yōu)化器和列式存儲——這三大核心技術(shù)如同三駕馬車，共同驅(qū)動著 StarRocks 駛向?qū)崟r分析的快車道。
核心技術(shù)一：向量化執(zhí)行引擎——釋放 CPU 的極致潛能
在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫查詢執(zhí)行模型中，數(shù)據(jù)通常是逐行(Tuple-at-a-time)處理的。這意味著 CPU 在處理每一行數(shù)據(jù)時，都需要進(jìn)行一次函數(shù)調(diào)用和相應(yīng)的上下文切換，當(dāng)數(shù)據(jù)量巨大時，這種開銷會顯著累積，成為性能瓶頸。
向量化執(zhí)行引擎的性能優(yōu)勢
向量化執(zhí)行引擎(Vectorized Query Engine)采用了截然不同的策略。它不再逐行處理數(shù)據(jù)，而是將一批數(shù)據(jù)作為一個單元進(jìn)行處理。這意味著對一批數(shù)據(jù)應(yīng)用某個操作(如過濾、計算)時，CPU 可以執(zhí)行一條指令處理多個數(shù)據(jù)項(SIMD - Single Instruction， Multiple Data)，或者通過循環(huán)一次性處理整個數(shù)據(jù)批次。
StarRocks 從一開始就將向量化執(zhí)行作為其核心設(shè)計理念之一。其查詢引擎的各個層面，從數(shù)據(jù)掃描、表達(dá)式計算、聚合、排序到 Join 操作，都深度融入了向量化思想。
數(shù)據(jù)掃描與過濾：在讀取數(shù)據(jù)時，StarRocks 直接以列式批處理的方式獲取數(shù)據(jù)，并在這些數(shù)據(jù)批次上執(zhí)行過濾條件，高效剔除不符合條件的數(shù)據(jù)。
表達(dá)式計算：復(fù)雜的 SQL 表達(dá)式被分解為一系列針對數(shù)據(jù)批次的操作，例如，a + b * c 這樣的計算會在整個數(shù)據(jù)批次上統(tǒng)一執(zhí)行。
聚合函數(shù)優(yōu)化：SUM， COUNT， AVG， MAX， MIN 等聚合函數(shù)在向量化引擎中能夠高效處理整批數(shù)據(jù)，快速得到聚合結(jié)果。StarRocks 的技術(shù)內(nèi)幕文檔中也提到了其標(biāo)量函數(shù)與聚合函數(shù)的實現(xiàn)細(xì)節(jié)。
StarRocks 的向量化編程精髓在于其對 CPU 底層特性的深刻理解和極致運用。通過精心設(shè)計的內(nèi)存布局、算法選擇以及對 SIMD 指令的充分利用，StarRocks 的向量化引擎為毫秒級查詢奠定了堅實的基礎(chǔ)。
核心技術(shù)二：CBO 優(yōu)化器——智能規(guī)劃最佳查詢路徑
對于復(fù)雜的分析查詢，尤其是涉及多表關(guān)聯(lián)、子查詢和復(fù)雜謂詞的場景，可能存在成千上萬種執(zhí)行計劃。選擇一個低效的計劃可能導(dǎo)致查詢耗時指數(shù)級增加。CBO 的職責(zé)就是從眾多可能的執(zhí)行計劃中，基于成本估算模型，智能地選擇一個最優(yōu)或接近最優(yōu)的執(zhí)行計劃。
StarRocks 的 CBO 優(yōu)化器關(guān)鍵特性包括：
1. 完善的統(tǒng)計信息收集與利用
StarRocks 3.2 版本開始支持收集外部表(包括 Hive 與 Iceberg)的統(tǒng)計信息，3.3 版本進(jìn)一步支持了直方圖統(tǒng)計信息，并且增加了對復(fù)雜類型 Struct 子列的統(tǒng)計信息收集 。
2. 智能的查詢改寫
CBO 能夠進(jìn)行復(fù)雜的查詢改寫，例如謂詞下推、子查詢展開、公共表達(dá)式提取等，將原始 SQL 轉(zhuǎn)化為更易于高效執(zhí)行的形式。
對于查外部 Catalog，如果外部表引擎具備計算能力，StarRocks 的 CBO 會嘗試將聚合計算(如 GROUP BY， LIMIT)盡可能推到外表引擎執(zhí)行，從而減少網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量 。
3. 物化視圖的智能選擇與改寫
CBO 能夠識別查詢是否可以利用已有的物化視圖，并自動改寫查詢以從物化視圖中獲取數(shù)據(jù)，從而避免對原始基表的昂貴計算。
StarRocks 的 CBO 能夠在數(shù)萬級別的執(zhí)行計劃搜索空間中，選擇成本最低的最優(yōu)執(zhí)行計劃 ，確保即便是復(fù)雜的分析請求也能獲得高效的響應(yīng)。
核心技術(shù)三：列式存儲——為分析而生的存儲結(jié)構(gòu)
傳統(tǒng)的行式存儲(Row-based Storage)將一行中的所有列連續(xù)存儲在一起，這對于事務(wù)處理(OLTP)場景非常友好，因為事務(wù)通常需要訪問或修改一整行數(shù)據(jù)。然而，分析查詢(OLAP)往往只關(guān)心表中的少數(shù)幾列，但行式存儲卻需要將整行數(shù)據(jù)(包括不相關(guān)的列)都讀入內(nèi)存，造成大量的 I/O 浪費和 CPU 處理開銷。
StarRocks 從底層設(shè)計就采用了列式存儲。其存儲引擎不僅實現(xiàn)了高效的列式數(shù)據(jù)讀寫，還結(jié)合了多種優(yōu)化技術(shù)來進(jìn)一步放大列式存儲的優(yōu)勢：
1. 智能索引：
稀疏索引(Sparse Index)：StarRocks 為每個列塊(Column Block)自動創(chuàng)建稀疏索引，能夠快速定位到包含目標(biāo)數(shù)據(jù)的列塊，避免全列掃描。
Bitmap 索引：對于低基數(shù)列(如性別、地區(qū))，Bitmap 索引能夠高效地執(zhí)行 AND、OR、NOT 等邏輯運算，加速復(fù)雜條件的過濾。
2. 靈活的數(shù)據(jù)模型：StarRocks 支持明細(xì)模型、聚合模型和主鍵模型。
3. 分區(qū)與分桶：
分區(qū)(Partitioning)：邏輯上將表劃分為多個分區(qū)，通常按時間維度分區(qū)，查詢時可以只掃描相關(guān)的分區(qū)，大幅減少數(shù)據(jù)掃描量。
分桶(Bucketing)：將數(shù)據(jù)通過哈希方式分散到不同的 Tablet 中，Tablet 是數(shù)據(jù)均衡和副本管理的基本單位。合理的分桶策略有助于查詢并發(fā)和負(fù)載均衡。
列式存儲是 StarRocks 實現(xiàn)高性能分析的基礎(chǔ)。它與向量化執(zhí)行引擎、CBO 優(yōu)化器緊密配合，共同構(gòu)成了 StarRocks 強大的分析能力。
企業(yè)級實踐
企業(yè)在實際生產(chǎn)環(huán)境中，除了極致性能，還需要更完善的企業(yè)級特性、金融級的安全保障、便捷的運維管理以及對國產(chǎn)化生態(tài)的兼容。鏡舟科技作為全球領(lǐng)先開源項目 StarRocks 的主要貢獻(xiàn)者，基于技術(shù)積累和對行業(yè)的深刻洞察，推出了企業(yè)級產(chǎn)品——鏡舟數(shù)據(jù)庫 。鏡舟數(shù)據(jù)庫在繼承 StarRocks 核心優(yōu)勢的基礎(chǔ)上，進(jìn)行了企業(yè)級優(yōu)化和功能增強。
更完善的企業(yè)級功能特性
鏡舟數(shù)據(jù)庫針對企業(yè)復(fù)雜應(yīng)用場景，提供了更為豐富和成熟的功能：
Multi-warehouse(多虛擬數(shù)倉)：業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的簡化架構(gòu)設(shè)計，允許企業(yè)根據(jù)不同部門、地域或業(yè)務(wù)集群的需求，建立多個邏輯上隔離的虛擬子數(shù)倉。這既避免了物理集群林立導(dǎo)致的架構(gòu)臃腫，又能為每個需求分支提供隔離的計算資源，大幅提升使用性能和管理靈活性。StarRocks 的資源隔離原理解析也體現(xiàn)了其對多租戶和資源劃分的思考。
RBAC(Role-Based Access Control，基于角色的訪問控制)：提供精細(xì)化的權(quán)限管理體系，確保數(shù)據(jù)訪問的安全合規(guī)。
可視化 SQL 編輯器：內(nèi)置易用的 SQL 開發(fā)工具，提升數(shù)據(jù)分析和開發(fā)效率。
物化視圖自動推薦：基于查詢負(fù)載和數(shù)據(jù)特征，智能推薦創(chuàng)建物化視圖，進(jìn)一步加速查詢。
總結(jié)
基于向量化執(zhí)行引擎、CBO 優(yōu)化器和列式存儲這三大核心技術(shù)支撐的StarRocks，鏡舟科技助力多家金融、零售、制造企業(yè)構(gòu)建能夠?qū)崿F(xiàn)毫秒級實時分析的企業(yè)級數(shù)據(jù)平臺。這些技術(shù)不僅解決了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)架構(gòu)的性能瓶頸，還大幅降低了企業(yè)的建設(shè)成本和維護復(fù)雜度。
隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的持續(xù)增長和實時性要求的不斷提升，鏡舟科技將繼續(xù)深化技術(shù)創(chuàng)新，在 AI 智能優(yōu)化、多云部署等方向持續(xù)發(fā)力，為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供更強大的數(shù)據(jù)分析能力支撐。
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