StarRocks学习-初识

2022-11-13 13:13:28 浏览数 (1)

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一、什么是StarRocks？

二、适用场景

OLAP 多维分析：

实时数据仓库：

高并发查询：

统一分析 ：

 三、系统架构

系统架构图

数据管理

四、StarRocks表设计

列式存储

稀疏索引

加速数据处理

五、数据模型 

明细模型

聚合模型

更新模型 

主键模型 

一、什么是StarRocks？

StarRocks 是一款高性能分析型数据仓库，使用向量化、MPP 架构、可实时更新的列式存储引擎等技术实现多维、实时、高并发的数据分析。

二、适用场景

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、实时数据分析和 Ad-hoc 数据分析等。

OLAP 多维分析：

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

实时数据仓库：

  • 电商大促数据分析
  • 物流行业的运单分析
  • 金融行业绩效分析、指标计算
  • 直播质量分析
  • 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 ：

  • 通过使用一套系统解决多维分析、高并发查询、预计算、实时分析查询等场景，降低系统复杂度和多技术栈开发与维护成本。
  • 使用StarRocks 来统一数据湖和数据仓库，将高并发和实时要求性很高的业务放在StarRocks中分析，把数据湖上的分析使用StarRocks外表查询，统一使用 StarRocks 管理湖仓数据。

 三、系统架构

系统架构图

 StarRocks的架构简洁，整个系统的核心只有FE（Frontend）、BE（Backend）两类进程，不依赖任何外部组件，方便部署与维护。同时，FE和BE模块都可以在线水平扩展，元数据和数据都有副本机制，确保整个系统无单点。

FE（Frontend）是StarRocks的前端节点，负责管理元数据，管理客户端连接，进行查询规划，查询调度等工作。FE根据配置会有两种角色：Follower和Observer。

  • Follower会通过类Paxos的BDBJE协议选主出一个Leader（实现选主需要集群中有半数以上的Follower实例存活），只有Leader会对元数据进行写操作。非Leader节点会自动的将元数据写入请求路由到Leader节点。每次元数据写入时，必须有多数Follower成功才能确认是写入成功。
  • Observer不参与选主操作，只会异步同步并且回放日志，主要用于扩展集群的查询并发能力。每个FE节点都会在内存保留一份完整的元数据，这样每个FE节点都能够提供无差别的服务。

BE（Backend）是StarRocks的后端节点，负责数据存储以及SQL执行等工作。

数据存储方面，StarRocks的BE节点都是完全对等的，FE按照一定策略将数据分配到对应的BE节点。在数据导入时，数据会直接写入到BE节点，不会通过FE中转，BE负责将导入数据写成对应的格式以及生成相关索引。

在执行SQL计算时，一条SQL语句首先会按照具体的语义规划成逻辑执行单元，然后再按照数据的分布情况拆分成具体的物理执行单元。物理执行单元会在数据存储的节点上进行执行，这样可以避免数据的传输与拷贝，从而能够得到极致的查询性能。

StarRocks整体对外暴露的是一个MySQL协议接口，支持标准SQL语法。用户通过已有的MySQL客户端能够方便地对StarRocks里的数据进行查询和分析。

数据管理

在StarRocks里，一张表的数据会被拆分成多个Tablet，而每个Tablet都会以多副本的形式存储在BE节点中。StarRocks通过分区、分桶两种划分方式将Table划分成Tablet。通过分区机制（Sharding），一张表可以被划分成多个分区，如将一张表按照时间来进行分区，粒度可以是一天，或者一周等。一个分区内的数据可以根据一列、或者多列进行分桶，将数据切分成多个Tablet。用户可以自行指定分桶的大小。StarRocks会管理好每个Tablet副本的分布信息。 

由于一张表被切分成了多个Tablet，StarRocks在执行SQL语句时，可以对所有Tablet实现并发处理，从而充分的利用多机、多核提供的计算能力。此外，由于每个表可以有不同的表数据切分方式，根据每个表数据量的不同，切分成的Tablet数也可以不同。这样就能够实现在一个大规模集群内，对于不同的表使用不同的资源来进行服务。用户也可以利用StarRocks数据的切分方式，将高并发请求压力分摊到多个物理节点，从而可以通过增加物理节点的方式来扩展系统支持高并发的能力。

Tablet的分布方式与具体的物理节点没有相关性。在BE节点规模发生变化时，比如在扩容、缩容时，StarRocks可以做到无需停止服务，直接完成节点的增减。节点的变化会触发Tablet的自动迁移。当节点增加时，一部分Tablet会在后台自动被均衡到新增的节点，从而使得数据能够在集群内分布的更加均衡。在节点减少时，下线机器上的Tablet会被自动均衡到其他节点，从而自动保证数据的副本数不变。所以，管理员能够非常容易的实现StarRocks的弹性伸缩的操作，不需要手工进行任何数据重分布的操作。

StarRocks支持Tablet多副本存储，默认副本数为三个。多副本够保证数据存储的高可靠，以及服务的高可用。在使用三副本的情况下，一个节点的异常不会影响服务的可用性，集群的读、写服务仍然能够正常进行。另外，增加副本数还有助于提高系统支持高并发查询的能力。

四、StarRocks表设计

列式存储

StarRocks的表和关系型数据相同, 由行和列构成，每行数据对应用户一条记录, 每列数据有相同数据类型。一张表的列可以分为维度列(也成为key列)和指标列(value列), 维度列用于分组和排序, 指标列可通过聚合函数SUM, COUNT, MIN, MAX, REPLACE, HLL_UNION, BITMAP_UNION等累加起来。 StarRocks的表也可以认为是多维的key到多维指标的映射。

查询时, 如果指定了维度列的等值条件或者范围条件, 并且这些条件中维度列可构成表维度列的前缀, 则可以利用数据的有序性, 使用range-scan快速锁定目标行. 例如: 对于表table1: (event_day, siteid, citycode, username)➜(pv); 当查询条件为event_day > 2020-09-18 and siteid = 2, 则可以使用范围查找; 如果指定条件为citycode = 4 and username in ["Andy", "Boby", "Christian", "StarRocks"], 则无法使用范围查找。

稀疏索引

表中数据组织有主要由三部分构成:

  1. shortkey index表:  表中数据每1024行, 构成一个逻辑block. 每个逻辑block在shortkey index表中存储一项索引, 内容为表的维度列的前缀, 并且不超过36字节.  shortkey index为稀疏索引, 用数据行的维度列的前缀查找索引表, 可以确定该行数据所在逻辑块的起始行号。
  2. Per-column data block: 表中每一列数据按64KB分块存储,  数据块作为一个单位单独编码压缩, 也作为IO单位, 整体写回设备或者读出。
  3. Per-column cardinal index:  表中的每列数据有各自的行号索引表,  列的数据块和行号索引项一一对应, 索引项由数据块的起始行号和数据块的位置和长度信息构成, 用数据行的行号查找行号索引表, 可以获取包含该行号的数据块所在位置, 读取目标数据块后, 可以进一步查找数据。

由此可见, 查找维度列的前缀的查找过程为:  先查找shortkey index, 获得逻辑块的起始行号, 查找维度列的行号索引, 获得目标列的数据块, 读取数据块, 然后解压解码, 从数据块中找到维度列前缀对应的数据项。

加速数据处理

  1. 预先聚合:  StarRocks支持聚合模型, 维度列取值相同数据行可合并一行, 合并后数据行的维度列取值不变, 指标列的取值为这些数据行的聚合结果, 用户需要给指标列指定聚合函数.  通过预先聚合, 可以加速聚合操作。
  2. 分区分桶:  事实上StarRocks的表被划分成tablet, 每个tablet多副本冗余存储在BE上, BE和tablet的数量可以根据计算资源和数据规模而弹性伸缩. 查询时, 多台BE可并行地查找tablet快速获取数据. 此外, tablet的副本可复制和迁移, 增强了数据的可靠性, 避免了数据倾斜. 总之, 分区分桶保证了数据访问的高效性和稳定性。
  3. RollUp表索引: shortkey index可加速数据查找, 然后shortkey index依赖维度列排列次序. 如果使用非前缀的维度列构造查找谓词, 则无法使用shortkey index. 用户可以为数据表创建若干RollUp表索引, RollUp表索引的数据组织和存储和数据表相同, 但RollUp表拥有自身的shortkey index. 用户创建RollUp表索引时, 可选择聚合的粒度, 列的数量, 维度列的次序; 使频繁使用的查询条件能够命中相应的RollUp表索引。
  4. 列级别的索引技术:  Bloomfilter可快速判断数据块中不含所查找值, ZoneMap通过数据范围快速过滤待查找值, Bitmap索引可快速计算出枚举类型的列满足一定条件的行。

五、数据模型 

数据模型分为四类：明细模型（Duplicate Key）、聚合模型（Aggregate Key）、更新模型（Unique Key）、主键模型（Primary Key）

明细模型

关键字 DUPLICATE KEY

代码语言：javascript复制
CREATE TABLE IF NOT EXISTS table1 (
    event_time DATETIME NOT NULL COMMENT "datetime of event",
    event_type INT NOT NULL COMMENT "type of event",
    user_id INT COMMENT "id of user",
    device_code INT COMMENT "device of ",
    channel INT COMMENT ""
)
DUPLICATE KEY(event_time, event_type)
DISTRIBUTED BY HASH(user_id) BUCKETS 8

聚合模型

 关键字 AGGREGATE KEY （默认全表排序，一般可省略）

代码语言：javascript复制
CREATE TABLE IF NOT EXISTS table2 (
    site_id LARGEINT NOT NULL COMMENT "id of site",
    date DATE NOT NULL COMMENT "time of event",
    city_code VARCHAR(20) COMMENT "city_code of user",
    pv BIGINT SUM DEFAULT "0" COMMENT "total page views"
)
DISTRIBUTED BY HASH(site_id) BUCKETS 8;

更新模型 

关键字 UNIQUE KEY

代码语言：javascript复制
CREATE TABLE IF NOT EXISTS table3 (
    create_time DATE NOT NULL COMMENT "create time of an order",
    order_id BIGINT NOT NULL COMMENT "id of an order",
    order_state INT COMMENT "state of an order",
    total_price BIGINT COMMENT "price of an order"
)
UNIQUE KEY(create_time, order_id)
DISTRIBUTED BY HASH(order_id) BUCKETS 8

StarRocks存储内部会给每一个批次导入数据分配一个版本号, 同一主键的数据可能有多个版本, 查询时最大(最新)版本的数据胜出。 

主键模型 

目前primary主键存储在内存中，为防止滥用造成内存占满，限制主键字段长度全部加起来编码后不能超过127字节。

主要适用场景有：

1.实时对接 TP 数据至 StarRocks。

2.利用部分列更新轻松实现多流 JOIN

关键字 PRIMARY KEY

代码语言：javascript复制
create table table4 (
    dt date NOT NULL,
    order_id bigint NOT NULL,
    user_id int NOT NULL,
    merchant_id int NOT NULL,
    good_id int NOT NULL,
    good_name string NOT NULL,
    price int NOT NULL,
    cnt int NOT NULL,
    revenue int NOT NULL,
    state tinyint NOT NULL
) PRIMARY KEY (dt, order_id)
PARTITION BY RANGE(`dt`) (
    PARTITION p20210820 VALUES [('2021-08-20'), ('2021-08-21')),
    PARTITION p20210821 VALUES [('2021-08-21'), ('2021-08-22')),
    ...
    PARTITION p20210929 VALUES [('2021-09-29'), ('2021-09-30')),
    PARTITION p20210930 VALUES [('2021-09-30'), ('2021-10-01'))
) DISTRIBUTED BY HASH(order_id) BUCKETS 4
PROPERTIES("replication_num" = "3");

注意:

  1. 主键列仅支持类型: boolean, tinyint, smallint, int, bigint, largeint, string/varchar, date, datetime, 不允许NULL。
  2. 分区列(partition)、分桶列(bucket)必须在主键列中。
  3. 和更新模型不同，主键模型允许为非主键列创建bitmap等索引，注意需要建表时指定。
  4. 由于其列值可能会更新，主键模型目前还不支持rollup index和物化视图。
  5. 暂不支持使用ALTER TABLE修改列类型。 ALTER TABLE的相关语法说明和示例，请参见 ALTER TABLE。
  6. 在设计表时应尽量减少主键的列数和大小以节约内存，建议使用int/bigint等占用空间少的类型。暂时不建议使用varchar。建议提前根据表的行数和主键列类型来预估内存使用量，避免出现OOM。内存估算举例： a. 假设表的主键为: dt date (4byte), id bigint(8byte) = 12byte b. 假设热数据有1000W行, 存储3副本 c. 则内存占用: (12 9(每行固定开销) ) * 1000W * 3 * 1.5(hash表平均额外开销) = 945M

 官方文档：StarRocks @ StarRocks_intro @ StarRocks Docs

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