STARROCKS，starrocks和clickhouse

1、StarRocks学习笔记一深入探索StarRocksSTARROCKS的存储方式与数据模型 StarRocks采用列式存储格式STARROCKS，数据以数组形式存储STARROCKS，一行数据的所有列值按照列顺序排列物理上，数据经过分块编码压缩等操作后存储，而逻辑上则形成一个数组，数组下标隐式存在，无需存储表中所有行按照维度列多重排序，排序后的位置即为；StarRocks数据库FE的Catalog层主要通过以下方式实现其功能元数据管理StarRocks通过统一Catalog整合不同数据系统的元数据，实现跨库分析和数据共享它能管理外部存储如Hadoop和对象存储的元数据，确保数据在不同平台间的透明流动存储开放性支持多种存储介质，包括非自身存储格式，如HudiIcebergDelta；国产开源优秀新一代MPP数据库StarRocks入门之旅 数仓新利器深入解析一数据导入功能 StarRocks提供了多样化的数据导入方式，以适应不同规模和频率的数据处理需求同步和异步模式包括Stream load和Broker Load等Broker Load关键步骤创建表并导入Hive数据在StarRocks中创建对应表并验证数据Broker。

2、StarRocks是新一代的全场景MPP数据库，它融合了关系型OLAP数据库和分布式存储系统的优势，通过优化升级和新增功能，打造了一款企业级的高性能数据库产品其目标是提供统一且快速的分析体验，支持多种数据模型明细聚合和更新，导入方式多样，能无缝连接SparkFlinkHive等现有系统，并兼容MySQL协议；StarRocks学习笔记存储方式列式存储StarRocks采用列式存储方式，每个数据列被分块并压缩存储这种存储方式逻辑上将数据视为一个元素数组，行内列值按列顺序排列，特别适用于OLAP操作，因为它可以快速访问部分列并利用高效的压缩技术数据模型与索引前缀索引StarRocks设计了一种关键的前缀索引机制；StarRocks数据库FE的Catalog层，实质上是通过MPP数据库架构的可扩展性，实现与外部存储的无缝对接，形成“仓外挂湖”的存储模式这种设计旨在增强存储能力，提升查询性能，支持多种类型存储和多引擎兼容核心挑战包括元数据管理的统一存储的开放性查询引擎的扩展存算分离架构以及弹性伸缩能力具体来说；StarRocks，一款极速统一的Lakehouse产品，提供水平在线扩缩容金融级高可用MySQL 57协议兼容和全面向量化引擎等关键特性它致力于为用户提供在全场景OLAP业务上的统一解决方案，适用于对性能实时性并发能力和灵活性要求高的各类应用面对OLAP数仓挑战，企业通常采用不同的数据库处理不同业务，如Hive；StarRocks是一个专门用于处理海量数据高速查询的数据库系统兼容MySQL协议，能与多种大数据组件对接系统架构由前端节点和后端节点组成，类似于Spark集群的masterslave架构用户无需直接关注内部部署细节表设计与数据模型StarRocks的表设计是其性能优势的核心支持四种数据模型明细模型聚合模型更新；腾讯天穹 StarRocks 一站式湖仓融合平台架构的核心要点如下平台定位与功能天穹 StarRocks 是腾讯大数据领域的核心平台，旨在整合大数据技术资源，构建统一的大数据技术栈支持海量数据的存储与计算，为腾讯内部业务提供高效稳定的大数据平台支撑与决策支持湖仓融合架构的优化方向StarRocks 引入与应用。

3、StarRocks存算分离最佳实践，让降本增效更简单 部署 用户部署时需二选一，存算一体或存算分离，目前不支持同一集群同时运行两种模式StarRocks支持多种对象存储类型，如S3协议的存储如S3OSSCOSOBSGCPCephS3等，Azure Blob StorageGoogle GCP以及传统HDFS等，用户可依据实际需求选择部；StarRocks通过多版本的元数据组织来实现实时更新，每个Tablet负责处理数据的读写写入流程写入流程涉及MemTableSortMerge和Split步骤，确保数据按主键去重并保留最新版本主键索引内存HashMap使用内存HashMap实现高性能的主键索引，同时优化内存使用以减少开销可持久化主键索引正在研究采用LSM Tree。

4、StarRocks是一款新一代的全场景MPP数据库，以下是关于StarRocks的详细介绍产品特性融合优势融合了关系型OLAP数据库和分布式存储系统的优势，打造了一款企业级的高性能数据库产品统一快速的分析体验提供统一且快速的分析体验，支持多种数据模型多样的导入方式支持多种导入方式，并能无缝连接Spark；StarRocks存算分离的Compaction原理主要包括以下几点Compaction的目的StarRocks通过Compaction操作来优化性能，主要是通过合并和消除重复记录，从而维护查询效率随着数据版本数量的增加，查询过程中需要读取的文件数量也会显著增加，Compaction有助于减少这种情况Compaction的执行机制Compaction操作由StarRocks内。

5、StarRocks性能调优实战的关键技巧包括以下几点基础优化减少资源开销通过调整SQL语句的执行方式，如改变join方式，利用系统功能如谓词下推等，来减少资源的消耗增加并行能力提升系统的并行处理能力，以更好地应对大规模数据查询SQL执行结构分析利用profile工具使用StarRocks企业版的可视化profiling。

6、在当今的OLAP系统中，实时更新的需求日益增长，尤其在AP系统中，复杂的数据处理和更新操作变得普遍本文将深入探讨StarRocks内部如何实现实时更新，以及不同场景下的解决方案实时更新需求与场景全行upsert和delete操作支持从OLTP系统无缝同步到OLAP系统，如CDC数据的处理场景包括MergeonRead，快速写入但。

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