starrocks如何解决

对于 StarRocks 数据库，它是一个基于 OLAP 的分布式关系型数据库，采用了类似于 HDFS 和 HBase 的架构。在 StarRocks 中，可以通过以下方式解决 "无效的默认值" 错误：

1. 使用一个固定的日期或时间作为默认值：将默认值设置为一个固定的日期或时间字符串，而不是依赖于函数。你可以使用特定的日期和时间格式，例如 'YYYY-MM-DD' 或 'YYYY-MM-DD HH:MI:SS'。

2. 使用 NOW() 或 CURRENT_TIMESTAMP 函数：根据 StarRocks 版本的不同，你可以尝试使用 NOW() 或 CURRENT_TIMESTAMP 函数作为默认值。这些函数返回当前日期和时间的值，可以直接在创建表时使用。

示例：

CREATE TABLE my_table (
  id INT,
  d_time DATETIME DEFAULT NOW()
);

请注意，具体的解决方法可能因 StarRocks 版本而异。如果以上方法无法解决问题，请查阅 StarRocks 的官方文档或社区支持以获取更多帮助。

相关问题

Starrocks如何解决数据倾斜

Starrocks是一个开源的分布式列式数据库，它在设计上注重处理大规模数据和高并发场景。对于数据倾斜（Data Skew）的问题，Starrocks采取了以下几个策略来优化：

1. **动态负载均衡**：Starrocks使用分区或分片策略，可以根据数据分布情况自动调整任务分配，确保每个节点处理相对均匀的数据量，从而减少某一部分数据过载的情况。

2. **Hash分区**：通过哈希分区技术，将数据根据某个字段进行散列，这有助于将数据更均匀地分布在集群中，减轻单个分区的负载。

3. **数据倾斜检测**：Starrocks会定期检测数据分布是否均匀，如果发现某部分数据过于集中，会触发重新分区或重新调度操作。

4. **局部化查询**：列式存储结构使得数据访问倾向于按照列进行，减少了跨分区的远程I/O，有助于改善数据倾斜带来的性能影响。

5. **索引策略**：合理的设计和使用索引，如Bloom过滤器，可以帮助减少热点数据的查询，进一步平衡数据分布。

6. **可扩展性**：通过水平扩展（Scale-out）的方式，增加更多的节点来承载不平衡的数据，提高系统的整体处理能力。

starrocks ctes

Starrocks是一个开源的分布式数据库，它源自阿里集团的商业化项目。CTE（Common Table Expression，公共表表达式）是SQL中的一个特性，它允许你在查询中定义并命名临时的结果集，这样可以方便地在复杂的查询中重用或组合多个子查询。在Starrocks中，CTE的工作原理类似于临时视图，但它并不永久存在，只在当前查询中有效。

使用Starrocks的CTE，你可以做如下的事情：
1. **递归查询**：定义递归的CTE，对分治问题提供简洁的解决方案。
2. **简化复杂查询**：将复杂的逻辑拆分成更易理解的部分。
3. **数据预处理**：在主查询之前执行一些计算，提高查询性能。