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starrocks
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简介:starrocks是一款开源的新一代极速全场景mpp数据库。它采用新一代的弹性mpp架构,可以高效支持海量数据的多维分析、实时分析、高并发分析等多种数据分析场景。starrocks 性能卓越,它采用了全面向量化技术。starrocks 的目标是成为新一代流批融合的极速湖仓(lakehouse)。

目录

starrocks产品简介

  • starrocks是一款经过业界检验、现代化,面向多种数据分析场景的、 兼容mysql协议的、高性能分布式关系型分析数据库。
  • starrocks充分吸收关系型olap数据库和分布式存储系统在大数据时代的优秀研究成果, 并在业界实践的基础上, 进一步改进优化, 架构升级和添加新功能, 形成了全新的企业级产品。
  • starrocks致力于满足企业用户的多种数据分析场景,支持多种数据模型(明细表, 聚合表), 多种导入方式(批量), 可整合和接入多种现有系统(spark, flink, hive, elasticsearch)。
  • starrocks兼容mysql协议, 可使用mysql客户端和常用bi工具对接starrocks来进行数据分析。
  • starrocks采用分布式架构, 对table进行水平划分并以多副本存储. 集群规模可以灵活伸缩, 能够支持10pb级别的数据分析; 支持mpp, 并行加速计算; 支持多副本, 具有弹性容错能力。
  • starrocks采用关系模型, 使用严格的数据类型, 使用列式存储引擎, 通过编码和压缩技术, 降低读写放大. 使用向量化执行方式, 充分挖掘多核cpu的并行计算能力, 从而显著提升查询性能。

starrocks产品特性

starrocks的架构设计融合了mpp数据库,以及分布式系统的设计思想,具有以下特性:

  • 架构精简

starrocks内部通过mpp计算框架完成sql的具体执行工作。mpp框架本身能够充分的利用多节点的计算能力,整个查询并行执行,从而实现很好的交互式分析体验。 starrocks集群的不需要依赖任何其他组件,易部署,易维护,极简的架构设计,降低了starrocks系统的复杂度和维护成本,同时也提升了系统的可靠性和扩展性。 管理员只需要专注于starrocks系统,无需学习和管理任何其他外部系统。

  • 全面向量化引擎

starrocks的计算层全面采用了向量化技术,将所有算子,函数,扫描过滤,导入导出模块进行了系统性优化。通过列式的内存布局、适配cpu的simd指令集等手段,充分发挥了现代cpu的并行计算能力,从而实现亚秒级别的多维分析能力。

  • 智能查询优化

starrocks通过cbo优化器(cost based optimizer)可以对复杂查询自动优化。无需人工干预,就可以通过统计信息合理估算执行成本,生成更优的执行计划,大大提高了adhoc和etl场景的数据分析效率。

  • 联邦查询

starrocks支持使用外表的方式进行联邦查询,当前可以支持hive,mysql,elastic serach三种类型的外表,用户无需通过数据导入,可以直接进行数据查询加速。

  • 高效更新

starrocks支持多种数据模型,其中更新模型可以按照主键进行upsert/delete操作,通过存储和索引的优化可以在并发更新的同时实现高效的查询优化,更好的服务实时数仓的场景。

  • 智能物化视图

starrocks支持智能的物化视图。用户可以通过创建物化视图,预先计算生成预聚合表用于加速聚合类查询请求。 starrocks的物化视图能够在数据导入时自动完成汇聚,与原始表数据保持一致。并且在查询的时候,用户无需指定物化视图,starrocks能够自动选择最优的物化视图来满足查询请求。

  • 标准sql

starrocks支持标准的sql语法,包括聚合,join,排序,窗口函数,自定义函数等功能。starrocks可以完整支持tpc-h的22个sql和tpc-ds的99个sql。此外,starrocks还兼容mysql协议语法,可使用现有的各种客户端工具、bi软件访问starrocks, 对starrocks中的数据进行拖拽式分析。

  • 流批一体

starrocks支持实时和批量两种数据导入方式, 支持的数据源有kafka, hdfs, 本地文件,支持的数据格式有orc, parquet和csv等, starrocks可以实时消费kafka数据来完成数据导入,保证数据不丢不重(exactly once)。starrocks也可以从本地或者远程(hdfs)批量导入数据。

  • 高可用易扩展

starrocks的元数据和数据都是多副本存储,并且集群中服务有热备, 多实例部署,避免了单点故障。集群具有自愈能力, 可弹性恢复,节点的宕机、下线、异常都不会影响starrocks集群服务的整体稳定性。 starrocks采用分布式架构,存储容量和计算能力可近似线性水平扩展。starrocks单集群的节点规模可扩展到数百节点,数据规模可达到10pb级别。 扩缩容期间可以正常提供查询服务。 另外starrocks表模式热变更,可通过一条简单sql命令动态地修改表的定义, 例如增加列、减少列、新建物化视图等。同时,处于模式变更中的表也可也正常导入和查询数据。

产品优势

极速sql查询

  • 全新的向量化执行引擎,亚秒级查询延时,单节点每秒可处理多达100亿行数据。
  • 强大的mpp执行框架,支持星型模型和雪花模型,极致的join性能。
  • 综合查询速度比其他产品快10-100倍
  • 查看性能测试报告

实时数据分析

  • 新型列式存储引擎,支持大规模数据实时写入,秒级实时性保证。
  • 支持业务指标实时聚合,加速实时多维数据分析。
  • 新型读写并发管理模式,可同时高效处理数据读取和写入。

高并发查询

  • 灵活的资源分配策略,每秒可支持高达1万以上的并发查询。
  • 可高效支持数千用户同时进行数据分析。

轻松管理大数据

  • 支持在大数据规模下进行在线弹性扩展,扩容不影响线上业务。集群可扩展至数百节点,pb量级数据。
    集群运行高度自治化,故障自恢复,运维成本低。

国产核心软件

  • 完全自主创新,全球领先。
  • 更完善的本地化专家服务体系。

starrocks应用场景

starrocks可以满足企业级用户的多种分析需求,包括olap多维分析,定制报表,实时数据分析,ad-hoc数据分析等。具体的业务场景包括:

  • olap多维分析

    用户行为分析
    用户画像,标签分析,圈人
    高维业务指标报表
    自助式报表平台
    业务问题探查分析
    跨主题业务分析
    财务报表
    系统监控分析

  • 实时数据分析

    电商大促数据分析
    教育行业的直播质量分析
    物流行业的运单分析
    金融行业绩效分析,指标计算
    广告投放分析
    管理驾驶舱
    探针分析apm(application performance management)

  • 高并发查询

    广告主报表分析
    零售行业渠道人员分析
    saas行业面向用户分析报表
    dashbroad多页面分析

  • 统一分析

    原有系统复杂,多维分析,高并发查询,预计算,实时分析,adhoc查询等场景下使用了多套系统,希望统一使用一套系统解决olap问题

所属公司

北京鼎石纵横科技有限公司是一家专注于大数据核心技术的高科技公司。公司的核心产品是新一代极速mpp分析型数据库系统starrocks。

相关资料

starrocks利来国际app官网:https://www.starrocks.com/zh-cn/index

starrocks产品手册:https://docs.starrocks.com/zh-cn/main/introduction/starrocks_intro

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创建者:海尔塔啾啾
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