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starrocks
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简介: starrocks 成立两年多来,一直致力于打造世界顶级的新一代极速全场景 mpp 数据库,帮助企业建立“极速统一”的数据分析新范式,助力企业全面数字化经营。当前已经帮助腾讯、携程、顺丰、airbnb 超过 200 家市值 70 亿元以上的头部企业构建了全新的数据分析能力。
简介: starrocks 成立两年多来,一直致力于打造世界顶级的新一代极速全场景 mpp 数据库,帮助企业建立“极速统一”的数据分析新范式,助力企业全面数字化经营。当前已经帮助腾讯、携程、顺丰、airbnb 超过 200 家市值 70 亿元以上的头部企业构建了全新的数据分析能力。

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

相关资料

starrocksm6米乐安卓版下载官网:

starrocks产品手册:

starrocks源码:

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创建者:海尔塔啾啾
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