你好，我是悟空。
在日趋实时的数据分析领域，一个开源项目在国内数据库圈逐渐崭露头角，它就是 StarRocks，这个分析型数据库正在重新定义我们对实时数据处理的认知。
StarRocks 是一款怎样的产品？处于大数据生态的什么位置上？有什么功能特性？性能如何？
系好安全带，数据库知识分享发车了。
一、StarRocks 是什么？
StarRocks 是 Linux 基金会旗下项目，是新一代极速全场景 MPP 数据库，遵循 Apache 2.0 开源协议。其架构简洁，采用了全面向量化引擎，并配备全新设计的 CBO 优化器，实现亚秒级的查询速度，尤其是多表关联查询表现尤为突出。StarRocks 还支持现代化物化视图，进一步加速查询。
二、StarRocks 在数据生态的定位
随着数据量的增长，需求的不断迭代，原有的以 Hadoop 为核心的大数据生态，在性能、实效性、运维难度及灵活性等方面都难以满足企业的需求，OLAP 数据库面临着越来越多的挑战，很难有一种数据库能够适配大部分的业务，这时就出现诸如 Hive 、Druid、CK、ES、Presto 等多技术栈堆叠应用的情况，虽然能解决问题，但是开发和运维的成本、难度也随之上升。
作为一款 MPP 架构的分析性数据库，StarRocks 能够支撑 PB 级别的数据量，拥有灵活的建模方式，可以通过向量化引擎、物化视图、位图索引、稀疏索引等优化手段构建极速统一的分析层数据存储系统。
在整体的大数据生态中：
- 从上层应用往下看，StarRocks 兼容了 MySQL 协议，可以平稳的对接各种开源或者商业 BI ⼯具，⽐如说 Tableau，FineBI，SmartBI，Superset 等；
- 数据同步环节，StarRocks 可以从 Oceanbase 等事务性数据库中拉取业务数据，通过 CloudCanal 等数据采集工具写入 StarRocks。
- 中间的 ETL 工作可以在计算引擎中完成，例如使用 Flink 或 Spark。StarRocks 还提供了相应的 Flink Connector 和 Spark Connector。
- 也可以采用 ELT 模式，在数据加载到 StarRocks 之后，利用 StarRocks 的物化视图和实时 Join 能力进行数据建模。在 StarRocks 中可以选择多种数据模型，如预聚合、宽表或灵活性较高的星型/雪花模型。
- 同时，可以借助 Iceberg、Hive、Hudi 外表功能构建一套湖仓一体的架构。数据湖中的有价值数据可以流入 StarRocks 进行关联查询；而 StarRocks 中的隐藏价值数据或价值不高的数据也可以流入数据湖，以低成本方式存储。
在经过一系列的建模后，StarRocks 中的数据可以服务于多种消费场景，比如说报表业务、实时指标监控、智能多维分析、客群圈选、自助 BI 业务。
三、架构和功能特性
StarRocks 的架构设计融合了 MPP 数据库和分布式系统的设计思想，具有极简的架构特点。整个系统由前端节点（FE）、后端节点（BE 和 CN）组成。这种设计使得 StarRocks 在部署和维护上更为简单，同时提升了系统的可靠性和扩展性。
- 向量化引擎：StarRocks 采用向量化查询引擎，通过并行执行和减少数据访问次数，极大提升了数据处理速度。
- CBO（基于代价的优化器）：StarRocks 利用 CBO 智能选择最优的查询执行计划，通过精确的成本估算优化查询性能。
- 高并发查询：通过优化查询调度和资源分配，确保在多用户同时访问时，系统能够稳定运行并快速响应每个查询请求。
- 灵活数据建模：允许用户根据业务需求构建复杂的数据模型，如星型模型和雪花模型。这种灵活性支持了复杂的数据分析流程，提高了数据的组织和查询效率。
- 智能物化视图：用户可以预定义和存储复杂的查询结果，通过预聚合数据提高查询速度、降低存储成本。StarRocks 同步和异步物化视图均支持智能的透明改写，可以按需灵活创建和删除，在查询时无需修改 SQL，自动进行改写，性能及体验俱佳。
- 湖仓一体能力：结合了数据湖的灵活性和数据仓库的分析能力，提供了一个统一的数据平台，简化了数据存储、处理和分析的流程，无需在不同系统间迁移数据。
- 存算分离：StarRocks3.0 版本引入存算分离架构，实现计算与存储的完全解耦，计算节点可以实现秒级的动态扩缩容。实现更灵活的数据分享、资源弹性伸缩、资源隔离，总体性能追平存算一体。
- 兼容性：提供 MySQL 协议接口，支持标准 SQL 语法，用户可以通过 MySQL 客户端方便地查询和分析 StarRocks 中的数据
这些特性使得 StarRocks 在数据处理和分析方面表现出色，还能在多租户和资源管理方面提供有效的支持。
四、性能对比测试
SSB 单表场景性能测试：StarRocks、ClickHouse 和 Druid
在标准测试数据集的 13 个查询上，StarRocks 整体查询性能是 ClickHouse 的 2.1 倍，Apache Druid 的 8.7 倍。
StarRocks 启用 Bitmap Index 后整体查询性能是未启用的 1.3 倍，此时整体查询性能是 ClickHouse 的 2.8 倍，Apache Druid 的 11.4 倍。
“采用 3x16core 64GB 内存的云主机，在 6 亿行的数据规模进行测试。 来源：https://docs.starrocks.io/zh/docs/benchmarking/SSB_Benchmarking/
TPC-H 基准测试：StarRocks Hive 外表和 Trino 查询
TPC-H 100G 规模的数据集上进行对比测试，StarRocks 本地存储查询总耗时为 17s，StarRocks Hive 外表查询总耗时为 92s，Trino 查询总耗时为 187s。
“该测试共包含 8 张表，数据量可设定从 1 GB～3 TB 不等。 来源：https://docs.starrocks.io/zh/docs/benchmarking/TPC-H_Benchmarking/
TPC-DS 性能测试：StarRocks 与 Trino
采用 TPC-DS1TB 数据集进行测试，分别使用 StarRocks 和 Trino 查询以 Apache Iceberg 表格式存储的 Parquet 文件的相同数据副本， StarRocks 的整体查询响应时间比 Trino 快 5.54 倍。
“来源：https://mp.weixin.qq.com/s/kEqyRO_aOnOnsROXllwA2g
五、StarRocks 是数据分析的最佳解决方案吗？
在数据分析这个复杂多变的领域，不太可能存在一个放之四海而皆准的解决方案。StarRocks 在某些方面的确表现出色，例如尤其是在处理大规模数据集时的查询速度。
不过并非所有企业都需要如此高度的实时性，对于某些业务来说，批处理或准实时分析可能已经足够。如果你处理的是小型数据集或简单查询，它可能有点大材小用。但对于需要通过实时分析进行商业决策和洞察的企业来说，StarRocks 或许是最佳解决方案，至于是否选择 StarRocks，应该基于对自身需求进行技术对比和测试，也要看企业对资源和长期战略进行深入评估。
“参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/532302941 https://docs.starrocks.io/docs/introduction/StarRocks_intro/ https://mp.weixin.qq.com/s/kEqyRO_aOnOnsROXllwA2
