Starrocks原理

Starrocks是一款开源的分布式数据库系统，它基于MySQL协议，设计上融合了Hybrid Transactional/Analytical Processing (HTAP)的理念，旨在提供高性能的在线交易处理（OLTP）和实时分析（OLAP）。其核心原理包括：

1. 分布式架构：星罗石采用水平扩展的方式，通过将数据和计算任务分布到多个节点，实现了高可用性和扩展性。

2. 表分区和分片：支持列存表和行存表，可以按照业务需求对数据进行分区和分片，提高查询性能。

3. HTAP优化：星罗石支持事务处理的同时，也能高效地处理复杂的数据分析查询，通过存储引擎的不同配置来平衡这两种工作负载。

4. 并发控制：使用乐观并发控制（OCC）机制，提高了写操作的吞吐量，并通过行锁减少死锁风险。

5. 高性能IO：利用SSD等高速存储技术，提升数据读写速度。

相关问题

starrocks 物化视图的原理

### StarRocks 物化视图工作原理

#### 定义与分类
在 StarRocks 数据库中，物化视图是一种预先计算并存储查询结果的数据结构。这种机制能够显著提高复杂查询的速度，因为它减少了运行时的计算开销。根据刷新策略的不同，StarRocks 中的物化视图主要分为两类：同步和异步[^3]。

对于 **同步物化视图** 来说，在任何时刻基表中的数据一旦发生变化，相应的变更会立刻反映到该类型的物化视图里；而 **异步物化视图** 则允许存在一定的时间差，其更新操作通常由后台调度程序按照预设频率自动执行或响应特定事件触发。

#### 执行计划优化
当 SQL 查询被执行时，StarRocks 的查询引擎会对逻辑执行计划进行物理层面上的选择优化。如果发现有匹配的物化视图可用，则优先采用这些已有的汇总信息而非重新扫描原始表格来获取所需的结果集。例如，在一个典型的 OLAP 场景下，`OlapScanNode` 节点上的 `PREAGGREGATION: ON` 属性以及指定的 `rollup:` 参数指示了正在利用名为 `v_brand_cnt` 的物化视图来进行加速处理[^4]。

SELECT brand, COUNT(*) AS cnt FROM sales GROUP BY brand;

上述查询可能会被重写成直接访问 `v_brand_cnt` 这个已经包含了按品牌分组计数的信息的物化视图，从而大大提升了性能表现。

#### 创建与维护注意事项
尽管物化视图为提升读取效率提供了巨大帮助，但在实际应用过程中也需要注意一些限制：

- 单一聚合函数只能作用于单一字段；
- 避免在同一张源表上建立过多数量的物化视图以免影响整体系统的吞吐量；
- 当前版本不支持复杂的 DDL 操作如多表连接 (`JOIN`) 或者带有过滤条件 (`WHERE`) 的定义语句；
- 对同一列应用不同的聚合方式需分开构建独立的对象实例。

通过合理规划和管理物化视图的设计方案，可以在不影响业务连续性的前提下获得更好的数据分析体验。

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。