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简介
Palo，中国的互联网公司百度开发并开源的，后更名为doris。StarRocks是一款由doris的一个分支演化而来的、开源分布式列式存储数据库。旨在提供高性能、高可靠性和低延迟的大数据分析和查询服务。
特点
列式存储
StarRocks使用列式存储引擎，将数据按列存储在磁盘上，以提供更高的查询性能和压缩比。列式存储使得只需要读取和处理查询所需的列数据，从而减少了磁盘和内存的访问量（即，向量化查询），但并不支持向量化计算。
分布式架构
StarRocks采用分布式架构，可以水平扩展以处理大规模数据和高并发查询。它使用Master节点和多个Tablet节点组成的集群，可以根据负载和性能需求灵活地扩展和部署。
实时查询和高并发性能
StarRocks支持实时查询和高并发访问，可以在秒级别提供查询结果。它使用了MPP（Massively Parallel Processing）的执行引擎，在大规模集群上并行执行查询，以实现高性能的数据分析和查询。
完整的OLAP功能
StarRocks提供了一套完整的在线分析处理（OLAP）功能，包括复杂查询、聚合查询、多维分析、窗口函数等。它支持SQL查询语言，并提供了与常见的数据分析工具和BI工具的集成。
可靠性和容错性
StarRocks具有高可靠性和容错性，支持数据的备份和故障恢复。它使用副本机制来保护数据的可靠性，并支持自动容错和故障转移，以确保集群的稳定性和可用性。
结构组成
Frontend（前端）
Frontend是StarRocks的查询接口，负责接收和处理用户的查询请求。它支持标准的SQL查询语言，并提供了与常见的数据分析工具和BI工具的集成接口。Frontend将查询请求转发给后端的Coordinator节点进行处理。
Coordinator（协调节点）
Coordinator是StarRocks集群中的一个节点，负责协调查询的执行过程。它接收来自Frontend的查询请求，并进行查询解析、查询优化和查询计划生成。Coordinator还负责将查询任务分发给后端的Backend节点，并收集和合并它们的查询结果。
Backend（后端）
Backend是StarRocks集群中的多个节点，负责实际的数据存储和查询处理。每个Backend节点都包含一个或多个Tablet，每个Tablet存储了数据的一部分，并负责处理对该部分数据的查询。Backend节点通过与Coordinator节点的协作来执行查询任务，并返回查询结果。
Storage（存储层）
Storage层是StarRocks的数据存储组件，使用列式存储引擎来存储和管理数据。数据按列存储在磁盘上，并进行压缩和索引，以提供高性能的数据访问和查询。Storage层负责数据的读取、写入、划分和备份等操作。
Catalog（元数据存储）
Catalog是StarRocks的元数据存储组件，用于管理表、列、分区等数据库元数据信息。它记录了数据模型、表结构、索引信息等元数据，并提供元数据的查询和管理功能。
Data Distribution（数据分布）
Data Distribution模块负责将数据按照分片和副本规则进行分布式存储和复制。它将数据划分为多个Tablet，并在集群中的Backend节点间复制和分布这些Tablet，以实现数据的高可用性和负载均衡。
常见的数据处理流程
数据导入
首先，将需要处理的数据导入到StarRocks中。这可以通过使用StarRocks提供的数据导入工具、ETL工具或编写自定义的数据导入脚本来完成。数据可以来自不同的数据源，例如文件、数据库或其他数据存储系统。
数据模型设计
在导入数据之前，需要设计和创建适合数据处理和查询的数据模型。在StarRocks中，数据模型采用多维分析模型（OLAP）的思想，通常使用星型或雪花型模式进行设计。这包括定义表、列、分区、索引、数据类型等。
数据加载和分布
一旦数据模型设计完成，可以使用StarRocks的数据加载工具将数据加载到相应的表中。加载过程将数据按照预定义的分区规则划分，并将其分布到StarRocks集群中的各个Backend节点上。
数据查询和分析
一旦数据加载完成，可以使用StarRocks的查询接口（例如SQL）进行数据查询和分析操作。通过编写查询语句，可以从StarRocks中检索数据、执行聚合、过滤、排序、连接和其他数据处理操作。查询可以从Frontend接口直接发送，StarRocks会将其路由到相应的Backend节点进行处理。
数据更新和维护
除了查询操作，StarRocks还支持数据的更新和维护操作。这包括插入、更新和删除数据的操作，以及对数据模型的结构进行修改。这些操作可以通过SQL语句或StarRocks提供的API进行执行。
性能调优和优化
在数据处理流程中，可以进行性能调优和优化，以提高查询性能和吞吐量。这可能涉及数据分区和副本的设置、索引的创建、查询计划的优化、数据压缩和存储格式的选择等方面的优化。
数据可视化和报告
最后，可以使用可视化工具或与StarRocks集成的BI工具来将数据处理和分析结果可视化，并生成报告、仪表板或其他形式的数据展示。这有助于更好地理解数据、发现见解和分享结果。
应用场景
实时分析和报表
StarRocks支持高性能的实时查询，可以用于实时生成报表和分析业务数据。它可以处理大规模的数据集，并提供低延迟的查询响应，使得用户可以快速获取实时数据的见解。
交互式分析
StarRocks的查询引擎具有快速的查询执行能力，可以用于交互式数据分析和探索。数据科学家、分析师和业务用户可以使用标准的SQL语言查询和分析数据，以发现模式、趋势和关联关系。
多维分析
StarRocks采用多维分析模型（OLAP），适用于多维数据分析和切片。它支持按多个维度进行分组、聚合和筛选，以提供灵活的数据分析和切片功能。
实时数据仪表板
StarRocks可以与数据可视化工具和BI工具集成，用于构建实时数据仪表板。通过实时查询和快速的数据响应，可以实时更新和展示数据仪表板中的指标和图表。
日志分析
由于StarRocks具有高性能和可扩展性，它可以用于大规模的日志数据分析。通过对日志数据进行加载、查询和分析，可以从日志中提取有用的信息和见解，例如故障排查、用户行为分析等。
数据探索和挖掘
StarRocks支持复杂的数据查询和分析操作，可以用于数据探索和挖掘。通过查询和分析大规模的数据集，可以发现隐藏的模式、趋势和关联，以支持数据驱动的决策和业务优化。
简单实例
import pyrseas from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor # 创建StarRocks连接池 conn_pool = pyrseas.ConnectionPool( host='your_host', port=port_number, user='your_username', password='your_password', database='your_database', minconn=5, maxconn=10 ) # 定义数据库操作任务函数 def execute_query(query): conn = conn_pool.getconn() cursor = conn.cursor() try: # 开始事务 cursor.execute("START TRANSACTION") # 执行复杂数据操作 cursor.execute(query) # 提交事务 cursor.execute("COMMIT") except Exception as e: # 回滚事务 cursor.execute("ROLLBACK") print("Transaction rolled back:", str(e)) finally: cursor.close() conn_pool.putconn(conn) # 创建线程池 executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=5) # 定义数据库操作任务列表 queries = [ 'INSERT INTO your_table (column1, column2) VALUES (%s, %s)', 'UPDATE your_table SET column1 = %s WHERE column2 = %s', # 添加更多的操作任务... ] # 定义操作任务的参数列表 params = [ [(value1, value2)], [(new_value, condition_value)], # 添加更多的参数列表... ] # 提交并发操作任务 futures = [executor.submit(execute_query, query, param) for query, param in zip(queries, params)] # 等待所有操作任务完成 for future in futures: future.result() 在上述示例中，我们首先创建了一个StarRocks连接池conn_pool，并设置了最小连接数minconn和最大连接数maxconn。然后，我们定义了一个execute_query函数，该函数从连接池中获取连接，执行复杂的数据操作，并根据需要开始事务、提交事务或回滚事务。在主程序中，我们创建了一个线程池executor，设置最大工作线程数为5。然后，我们定义了数据库操作任务列表queries和对应的参数列表params，每个任务和参数对应进行并发提交到线程池中。最后，我们使用futures列表迭代每个操作任务的结果。
