StarRocks 又發(fā)新版本了，這次動(dòng)作有點(diǎn)大。
8 月 7 日，StarRocks 3.1 重磅發(fā)布。新版本中，StarRocks 將影響性能表現(xiàn)的技術(shù)要素全部從存算一體架構(gòu)引入到了存算分離架構(gòu)，并針對(duì)云原生環(huán)境里的易用性、穩(wěn)定性進(jìn)行了一系列的優(yōu)化。
最終的結(jié)果是，這一版本的 StarRocks，已經(jīng)讓存算分離架構(gòu)下的數(shù)據(jù)查詢、導(dǎo)入像在一體架構(gòu)下一樣絲滑，兩者性能已基本持平。
如果說(shuō) 4 個(gè)月前 StarRocks3.0 的發(fā)布是 StarRocks 向存算分離的一次華麗轉(zhuǎn)身，那么 3.1 版本的發(fā)布則宣告StarRocks 已徹底投入云原生湖倉(cāng)大潮，踏上了新的臺(tái)階。
鑒于 StarRocks 歷來(lái)在性能方面的生猛表現(xiàn)，3.1 版本無(wú)疑將對(duì)整個(gè)行業(yè)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。
主動(dòng)擁抱存算分離大勢(shì)，StarRocks 華麗轉(zhuǎn)身
在 3.0 版本之前，StarRocks 基于存算一體架構(gòu)構(gòu)建的產(chǎn)品能力其實(shí)已經(jīng)非常強(qiáng)悍，不僅在技術(shù)上擁有傲視業(yè)界的性能，在商業(yè)上，全場(chǎng)景的 OLAP 解決方案也已得到 260 家市值 70 億元以上的頭部企業(yè)用戶的認(rèn)可。
但在存算分離架構(gòu)越來(lái)越成為行業(yè)趨勢(shì)的背景下，StarRocks 并未因既有的成功而遲疑，而是理性看待原有架構(gòu)中存中的彈性不足、計(jì)算資源浪費(fèi)等問(wèn)題，毅然選擇主動(dòng)擁抱潮流。
在 3.0 版本中，StarRocks 構(gòu)建了統(tǒng)一的存算分離平臺(tái) StarOS，將存儲(chǔ)與計(jì)算解耦，從根本上突破了原有架構(gòu)的局限性。
需要指出的是，盡管存算分離概念并不新鮮，但僅就國(guó)內(nèi) OLAP 數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域而言，在 StarRocks3.0 以前，業(yè)界尚無(wú)成熟好用的基于存算分離架構(gòu)的分析型數(shù)據(jù)庫(kù)。
StarRocks3.0 一經(jīng)發(fā)布，就引發(fā)了全行業(yè)的關(guān)注，其支撐的低成本、高彈性的云原生 OLAP 方案也在短時(shí)間內(nèi)就吸引了眾多用戶嘗鮮使用，現(xiàn)在更已深度融入到各種分析運(yùn)維場(chǎng)景之中。
從轉(zhuǎn)身到蛻變，StarRocks 全面擁抱云原生
在從一體架構(gòu)向分離架構(gòu)的遷移中，涉及到極其繁雜的架構(gòu)改造工作.
3.1 版本中，原有架構(gòu)中主鍵表模型、自增列屬性、時(shí)間函數(shù)表達(dá)式分區(qū)等影響到性能體驗(yàn)的技術(shù)要素都已全部遷移到新架構(gòu)。
現(xiàn)在的 StarRocks，在打開(kāi) Data cache 的情況下，存算分離架構(gòu)與存算一體架構(gòu)在查詢性能、導(dǎo)入性能上都已基本持平。
與此同時(shí)，3.1 版本還進(jìn)一步加強(qiáng)了與其它數(shù)據(jù)組件的連接，新增支持了 Elasticsearch catalog、Paimon catalog，并增強(qiáng)了 Trino 語(yǔ)法兼容性，強(qiáng)化了與Iceberg Catalog 的連通性，這些都使得 StarRocks 在云原生環(huán)境下的數(shù)據(jù)運(yùn)維變得更加方便。
不忘初心，StarRocks 仍在探測(cè)性能極限
StockRocks 的核心優(yōu)勢(shì)是極致性能、使用簡(jiǎn)便、穩(wěn)定可靠，在新架構(gòu)下，StarRocks 仍然以性能、易用性、高可用為設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)導(dǎo)向，堅(jiān)定有力地提升著產(chǎn)品體驗(yàn)和能力邊界。
在新版本中，異步物化視圖的使用更簡(jiǎn)單了，同步物化視圖則已支持所有算子，而對(duì)分桶功能的優(yōu)化則讓用戶不必再關(guān)心分桶配置……種種深入到微觀運(yùn)維層面的產(chǎn)品細(xì)節(jié)，共同構(gòu)筑出了幅近乎完美的使用圖景。
此外，3.1 版本還新增了生成列功能、基數(shù)保持 JOIN 表裁剪等加速手段，進(jìn)一步發(fā)掘了新架構(gòu)下的性能潛力。
毫無(wú)疑問(wèn)，在存算一體架構(gòu)分析型數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域“跑得最快”的 StarRocks，遷移到存算分離架構(gòu)后，依然是那個(gè)讓人熟悉的領(lǐng)跑者。
新增核心功能介紹
主鍵模型表也有了，存算分離架構(gòu)下查詢導(dǎo)入都更絲滑
業(yè)界領(lǐng)先的極致性能體驗(yàn)一直是StarRocks 引以為傲的核心優(yōu)勢(shì)之一，在向存算分離架構(gòu)遷移之初，StarRocks 就在極力還原分離架構(gòu)中的性能優(yōu)勢(shì)。
3.1 版本，StarRocks 已經(jīng)基本將影響性能表現(xiàn)的技術(shù)要素全部引入到了分離架構(gòu)，相對(duì)于3.0版本，主鍵模型表(包括支持部分列更新，但暫不支持持久化索引)、自增列屬性 AUTO_INCREMENT、時(shí)間函數(shù)表達(dá)式分區(qū)及導(dǎo)入時(shí)自動(dòng)創(chuàng)建分區(qū)都已得到完美支持。
此外，專門針對(duì)分離架構(gòu)打造的數(shù)據(jù)緩存功能在新版本也實(shí)現(xiàn)了進(jìn)一步的優(yōu)化，通過(guò)對(duì)熱數(shù)據(jù)緩存范圍的個(gè)性化調(diào)節(jié)，即能靈活適配實(shí)際使用場(chǎng)景中冷熱數(shù)據(jù)的界定，有效減少冷數(shù)據(jù)對(duì)緩存的占用，從而提升熱數(shù)據(jù)查詢性能。
在打開(kāi) Data cache 的情況下，存算分離架構(gòu)與存算一體架構(gòu)在查詢性能、導(dǎo)入性能上都已基本持平。也就是說(shuō)，StarRocks3.1的存算分離架構(gòu)，在大幅降低用戶存儲(chǔ)成本的同時(shí)，查詢、導(dǎo)入都已經(jīng)像一體架構(gòu)一樣絲滑。
在 Icerberg 內(nèi)也能建表了，數(shù)據(jù)湖分析運(yùn)維越來(lái)越輕松
StarRocks 一直在強(qiáng)調(diào)對(duì)大數(shù)據(jù)生態(tài)的融合，從一線運(yùn)維人員的視角出發(fā)，細(xì)微關(guān)注 StarRocks 與其它優(yōu)秀的、主流的數(shù)據(jù)組件的連接需求，不斷提升易用性，讓運(yùn)維變得越來(lái)越輕松。
3.1 版本著重增強(qiáng)了與Iceberg Catalog 的連通性，相對(duì)于3.0版本，3.1版本不僅支持對(duì) Parquet 格式的 Icerberg v2 MOR 表的查詢?cè)L問(wèn)，還新增了對(duì) Iceberg 元數(shù)據(jù)的內(nèi)存+磁盤的兩級(jí)緩存，有效提升了查詢性能，在元數(shù)據(jù)文件較大的情況下性能升級(jí)效果尤其顯著。
在寫(xiě)入能力上，則是新增支持了在 Icerberg 內(nèi)創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)、表，并通過(guò) INSERT INTO/OVERWRITE 寫(xiě)入 Parquet 格式數(shù)據(jù)。通過(guò)開(kāi)放數(shù)據(jù)格式，用戶即可以將 StarRocks 的處理結(jié)果無(wú)縫接入到生態(tài)內(nèi)的其他組件。
除Iceberg Catalog外，3.1 版本還新增支持了 Elasticsearch catalog[5]、Paimon catalog[6]，并進(jìn)一步增強(qiáng)了 Trino語(yǔ)法兼容性。
執(zhí)行策略可以單獨(dú)配置了，物化視圖應(yīng)用場(chǎng)景大大拓展
物化視圖因其強(qiáng)大的加速效果，是 StarRocks 的核心功能之一，在歷個(gè)版本中，StarRocks 都對(duì)物化視圖進(jìn)行了大量的優(yōu)化、升級(jí)，不斷提升著易用性、靈活性，使其變得更好用、更管用。
在3.1版本中，不管是同步物化視圖，還是異步物化視步，同樣都作了大量的優(yōu)化，使用體驗(yàn)和適用場(chǎng)景都有質(zhì)的提升。
異步物化視圖
自 2.4 版本推出異步物化視圖以來(lái)，這一功能已深度融入用戶的查詢加速、數(shù)倉(cāng)建模等場(chǎng)景，而StarRocks 也致力于讓異步物化視圖擁有與內(nèi)表相同的加速和管理能力，在 3.1 版本中：
支持通過(guò)ORDER BY 指定排序鍵，支持設(shè)置colocate_group，進(jìn)一步利用 StarRocks 原生存儲(chǔ)的優(yōu)化來(lái)加速物化視圖的查詢性能。
支持配置存儲(chǔ)介質(zhì)和降冷時(shí)間(storage_medium 、cooldown_time )，方便數(shù)據(jù)的生命周期管理。
支持不指定分桶，默認(rèn)采用隨機(jī)分桶，提升創(chuàng)建物化視圖的易用性。
并且為了使異步物化視圖更加靈活，在 3.1 版本中：
支持為物化視圖的刷新配置會(huì)話變量 (Session Variable)，用戶可以方便地為物化視圖配置單獨(dú)的執(zhí)行策略，如查詢超時(shí)時(shí)間、并行度、內(nèi)存限制、是否開(kāi)啟算子落盤等。讓物化視圖的刷新不受集群整體變量的限制。
支持基于視圖(View)創(chuàng)建物化視圖，分層建模選擇更加靈活。
支持通過(guò) SWAP 原子替換物化視圖，從而實(shí)現(xiàn)物化視圖的 Schema Change 而不影響嵌套的血緣關(guān)系。
支持手動(dòng)激活失效的物化視圖，從而在基表重建后仍舊復(fù)用歷史物化視圖。
在查詢改寫(xiě)上，StarRocks 致力于讓更多場(chǎng)景能夠被智能改寫(xiě)，更多發(fā)揮物化視圖的加速效果。在 3.1 版本中：
新增支持 Join 派生改寫(xiě)、Count Distinct、time_slice 函數(shù)等場(chǎng)景的改寫(xiě)，并優(yōu)化了 Union 改寫(xiě)能力。
新增支持 Stale Rewrite，即在一定時(shí)間內(nèi)允許改寫(xiě)至還未刷新的物化視圖上。從而在允許一定數(shù)據(jù)延遲的實(shí)時(shí)場(chǎng)景下，通過(guò)物化視圖提高查詢并發(fā)。
新增支持 View Delta Join，提升如指標(biāo)平臺(tái)、面向主題的寬表場(chǎng)景下的改寫(xiě)能力，降低物化視圖的維護(hù)成本。
在刷新能力上，在 3.1 版本中：
支持全新同步物化視圖刷新接口，同步獲取刷新結(jié)果。
基于 Hive Catalog 創(chuàng)建的外表異步物化視圖可以感知分區(qū)變動(dòng)，按分區(qū)增量刷新，加速刷新的同時(shí)降低成本。
同步物化視圖
擁有同步更新、增量計(jì)算能力，并且性能卓越的同步物化視圖一直廣受 StarRocks 用戶喜愛(ài)，美中不足的是，歷史版本中，其支持的算子還不完整，導(dǎo)致應(yīng)用場(chǎng)景也受到了一定限制。
在 3.1 版本中，這一局限已不再存在。新版本不僅支持了所有的聚合函數(shù)，也支持了CASE-WHEN、CAST、數(shù)學(xué)運(yùn)算等表達(dá)式。
此外，3.1 版本還支持在單個(gè)物化視圖內(nèi)設(shè)置多個(gè)聚合列，并且可以使用 HINT 來(lái)對(duì)同步物化視圖進(jìn)行直接查詢。
可以說(shuō)，這一版本的StarRocks，已經(jīng)大幅拓寬了同步物化視圖能力邊界。
SQL
CREATE MATERIALIZED VIEW v1 AS
SELECT b, sum(a + 1) as sum_a1, min(cast (a as bigint)) as min_a
FROM base_table
GROUP BY b;
加速手段更多了，查詢性能繼續(xù)奔跑
眾所周知，StarRocks 對(duì)查詢性能的追求近乎狂熱，3.1版本中，這一點(diǎn)又得到了充分體現(xiàn)。
3.1 版本新增了生成列(Generated Column)功能，StarRocks 會(huì)根據(jù)生成列表達(dá)式自動(dòng)計(jì)算表達(dá)式的值并在導(dǎo)入時(shí)即存儲(chǔ)，在查詢時(shí)會(huì)自動(dòng)判斷并進(jìn)行改寫(xiě)，在無(wú)需增加查詢復(fù)雜性的情況下，再一步提升查詢性能。
這一設(shè)計(jì)尤其適用對(duì) JSON、Array、Map、Struct 等半結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的查詢加速和對(duì)復(fù)雜表達(dá)式的計(jì)算加速。
并且，如果生成列的類型是簡(jiǎn)單類型，還能利用上 zonemap 等索引，會(huì)更進(jìn)一步加速查詢性能。
如下所示，newcol1、newcol2 是兩個(gè)分別是對(duì) data_array、data_json 列做了一些函數(shù)操作的生成列。
SQL
CREATE TABLE t (
id INT NOT NULL,
data_array ARRAY < int > NOT NULL,
data_json JSON NOT NULL,
newcol1 DOUBLE ASarray_avg(data_array),
newcol2 STRING ASget_json_string(json_string(data_json), '$.a')
);
插入數(shù)據(jù)時(shí)正常插入即可(不用關(guān)心生成列)，newcol1、newcol2 會(huì)自動(dòng)計(jì)算并存儲(chǔ)。
SQL
INSERT INTO t VALUES (1, [1,2], parse_json('{"a" : 1, "b" : 2}')),
(2, [3,5], parse_json('{"a" : 8, "b" : 3}'))
查詢時(shí)也正常查詢即可，StarRocks 會(huì)自動(dòng)改寫(xiě) Query，變成對(duì) newcol1、newcol2 的使用。
SQL
SELECT max(get_json_string(json_string(data_json),”$.a”)) AS a,
min(array_avg(data_array)) AS b
FROM t;
同時(shí)，StarRocks 優(yōu)化了主鍵模型的部分列更新功能，執(zhí)行 UPDATE [8]語(yǔ)句時(shí)會(huì)開(kāi)啟列模式(column mode)，在更新少部分列但是有大量行的場(chǎng)景下，可提升十倍性能。
在原來(lái)的「行模式」下，部分列更新時(shí)，StarRocks 會(huì)需要重寫(xiě)整行數(shù)據(jù)。
在新的「列模式」下，只需要重寫(xiě)更新的列數(shù)據(jù)即可。
還有，StarRocks 支持了基數(shù)保持 JOIN 表(Cardinality-preserving Joins)的裁剪，優(yōu)化了點(diǎn)查查詢性能、統(tǒng)計(jì)信息收集、并行 merge 算法、優(yōu)化內(nèi)部鎖使用的邏輯等等，進(jìn)一步提升各類細(xì)分場(chǎng)景下的查詢性能。
其中「基數(shù)保持 JOIN 表的裁剪」功能在較多表的星型模型(比如 SSB)和雪花模型(TPC-H)中會(huì)有用武之地，當(dāng) JOIN 的表存在主鍵或者外鍵約束，且可以滿足基數(shù)保持 JOIN 表裁剪的條件，一些經(jīng)過(guò)裁剪后的 JOIN 的性能能加速 10X 倍以上。
在風(fēng)控領(lǐng)域進(jìn)行多種組合的特征選擇時(shí)，往往采用直接查詢由較多表 JOIN 后的 View，此時(shí)的裁剪就會(huì)起到不錯(cuò)的效果。
??SELECT view 時(shí)，view 中不需要用到的 Table-C 被自動(dòng)裁剪掉了。使用中需要額外設(shè)置一些約束。
Spill To Disk 加強(qiáng)
除了卓越的查詢性能，在大規(guī)模的數(shù)據(jù)集上查詢時(shí)的穩(wěn)定性也是很重要的一個(gè)方面。對(duì)此，3.1 版本中，StarRocks 正式支持了部分阻塞算子的 Spill(中間數(shù)據(jù)落盤)能力，當(dāng)查詢中包括聚合、排序或者連接算子時(shí)，開(kāi)啟 Spill 功能將允許相關(guān)的算子將計(jì)算的中間結(jié)果緩存到磁盤上，從而降低內(nèi)存占用，盡量避免查詢因內(nèi)存不足而失敗。
在物化視圖構(gòu)建、數(shù)據(jù) ETL 處理等內(nèi)存密集型的場(chǎng)景中，開(kāi)啟 Spill 會(huì)極大地提升查詢的穩(wěn)定性。
在 3 個(gè) BE、每個(gè) BE 16core/20G 內(nèi)存的測(cè)試環(huán)境中，開(kāi)啟 Spill 功能后，StarRocks 能完整地跑完 TPCH-10TB 測(cè)試集。
分桶鍵可以不用設(shè)了，建表與導(dǎo)入更方便
在不斷優(yōu)化查詢性能的同時(shí)，StarRocks 持續(xù)在建表和導(dǎo)入方面提升產(chǎn)品易用性、提供更多實(shí)用功能。
在建表時(shí)，用戶可以配置隨機(jī)分桶(Random Bucketing)[9]方式(默認(rèn))，不再需要設(shè)置分桶鍵，StarRocks 會(huì)將導(dǎo)入數(shù)據(jù)隨機(jī)分發(fā)到各個(gè)分桶中，同時(shí)配合使用 2.5.7 版本起支持的自動(dòng)設(shè)置分桶數(shù)量功能(默認(rèn))，用戶可以不再需要關(guān)心分桶配置。
SQL
CREATE TABLE site_access(
event_day DATE,
site_id INT DEFAULT '10',
...
) DUPLICATE KEY(event_day, site_id)
PARTITION BY date_trunc('day', event_day)
DISTRIBUTED BY HASH(event_day,site_id) BUCKETS 10; -- 可以不再需要指定
在導(dǎo)入數(shù)據(jù)時(shí)，如果數(shù)據(jù)是存儲(chǔ)在 AWS S3/HDFS 上的 Parquet/ORC 格式文件，用戶可以很簡(jiǎn)單地直接采用 INSERT+ FILES()表函數(shù)來(lái)導(dǎo)入數(shù)據(jù)，F(xiàn)ILES 表函數(shù)會(huì)自動(dòng)進(jìn)行 table schema 推斷，做到數(shù)據(jù)拿來(lái)即可 SELECT，用戶甚至還可以使用 CTAS + FILES 一鍵式導(dǎo)入數(shù)據(jù)，在前期測(cè)試數(shù)據(jù)導(dǎo)入階段尤其適用。
SQL
CREATE TABLE insert_wiki_edit AS
SELECT * FROM FILES(
'path' = 's3://inserttest/parquet/insert_wiki_edit_append.parquet',
'format' = 'parquet');
同時(shí)，關(guān)于建表時(shí)的分區(qū)設(shè)置，一般直接設(shè)置日期時(shí)間字段作為分區(qū)列即可，如果用戶想要根據(jù)自己的數(shù)據(jù)更靈活地配置，也可以使用 StarRocks 新支持的表達(dá)式分區(qū)和LIST 分區(qū)方式，其中配置表達(dá)式分區(qū)后，StarRocks 會(huì)根據(jù)數(shù)據(jù)和分區(qū)表達(dá)式的定義規(guī)則自動(dòng)創(chuàng)建分區(qū)。
并且，繼 3.0 版本中湖分析支持查詢 Map、Struct 類型數(shù)據(jù)后，3.1 版本中導(dǎo)入數(shù)據(jù)時(shí)也支持導(dǎo)入 Parquet/ORC 格式數(shù)據(jù)中的 Map、Struct 字段類型，為導(dǎo)入提供了更多選項(xiàng)。
StarRocks 在簡(jiǎn)化建表、簡(jiǎn)化導(dǎo)入方面將持續(xù)地進(jìn)行端到端的優(yōu)化，不斷提升產(chǎn)品易用性和功能的完善性。
Struct 數(shù)據(jù)也能用了，半結(jié)構(gòu)化分析能力非常強(qiáng)
3.1 版本中，StarRocks 正式原生支持了 Map 和 Struct 數(shù)據(jù)類型。除了基于湖上的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析，也支持建表、導(dǎo)入、創(chuàng)建物化視圖。同時(shí)也補(bǔ)充了 Map 和 Struct 的更多函數(shù)，包括標(biāo)量、聚合以及更多的 Map 高階函數(shù)。
Array 數(shù)據(jù)類型支持了 Fast Decimal，并且 Array 函數(shù)支持了嵌套結(jié)構(gòu)類型 Map、Struct 和 Array。讓用戶的查詢分析體驗(yàn)更加靈活。
并且結(jié)合生成列的能力，可以進(jìn)一步加速對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)類型的計(jì)算與查詢。例如對(duì) JSON 內(nèi)的對(duì)象的查詢、大 ARRAY 的聚合計(jì)算等場(chǎng)景，均可以通過(guò)生成列在導(dǎo)入時(shí)預(yù)先完成計(jì)算，并在后續(xù)查詢中通過(guò)自動(dòng)改寫(xiě)完成查詢加速。
可以認(rèn)為，不論是從導(dǎo)入到查詢的功能上、還是用生成列來(lái)優(yōu)化性能上，StarRocks 基本完整地支持了 Array、JSON、Map、Struct 這類半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的能力。
最后，如你希望更加了解 StarRocks 3.1 版本，歡迎觀看視頻解說(shuō)。
StarRocks Feature Groups：
StarRocks 社區(qū)為了讓用戶在使用新 features 時(shí)能更加得心應(yīng)手，設(shè)立了包含”物化視圖“、”湖倉(cāng)分析“和”存算分離“等的用戶群，歡迎小伙伴們?nèi)肴簩?duì)特定 feature 進(jìn)行深入交流！
在這個(gè)版本中，117 位貢獻(xiàn)者 一共提交了 2785 個(gè) Commits，感謝他們：
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