数据仓库之StarRocks

官方文档

简介

Palo，中国的互联网公司百度开发并开源的，后更名为doris。StarRocks是一款由doris的一个分支演化而来的、开源分布式列式存储数据库。旨在提供高性能、高可靠性和低延迟的大数据分析和查询服务。

特点

列式存储

StarRocks使用列式存储引擎，将数据按列存储在磁盘上，以提供更高的查询性能和压缩比。列式存储使得只需要读取和处理查询所需的列数据，从而减少了磁盘和内存的访问量（即，向量化查询），但并不支持向量化计算。

分布式架构

StarRocks采用分布式架构，可以水平扩展以处理大规模数据和高并发查询。它使用Master节点和多个Tablet节点组成的集群，可以根据负载和性能需求灵活地扩展和部署。

实时查询和高并发性能

StarRocks支持实时查询和高并发访问，可以在秒级别提供查询结果。它使用了MPP（Massively Parallel Processing）的执行引擎，在大规模集群上并行执行查询，以实现高性能的数据分析和查询。

完整的OLAP功能

StarRocks提供了一套完整的在线分析处理（OLAP）功能，包括复杂查询、聚合查询、多维分析、窗口函数等。它支持SQL查询语言，并提供了与常见的数据分析工具和BI工具的集成。

可靠性和容错性

StarRocks具有高可靠性和容错性，支持数据的备份和故障恢复。它使用副本机制来保护数据的可靠性，并支持自动容错和故障转移，以确保集群的稳定性和可用性。

结构组成

Frontend（前端）

Frontend是StarRocks的查询接口，负责接收和处理用户的查询请求。它支持标准的SQL查询语言，并提供了与常见的数据分析工具和BI工具的集成接口。Frontend将查询请求转发给后端的Coordinator节点进行处理。

Coordinator（协调节点）

Coordinator是StarRocks集群中的一个节点，负责协调查询的执行过程。它接收来自Frontend的查询请求，并进行查询解析、查询优化和查询计划生成。Coordinator还负责将查询任务分发给后端的Backend节点，并收集和合并它们的查询结果。

Backend（后端）

Backend是StarRocks集群中的多个节点，负责实际的数据存储和查询处理。每个Backend节点都包含一个或多个Tablet，每个Tablet存储了数据的一部分，并负责处理对该部分数据的查询。Backend节点通过与Coordinator节点的协作来执行查询任务，并返回查询结果。

Storage（存储层）

Storage层是StarRocks的数据存储组件，使用列式存储引擎来存储和管理数据。数据按列存储在磁盘上，并进行压缩和索引，以提供高性能的数据访问和查询。Storage层负责数据的读取、写入、划分和备份等操作。

Catalog（元数据存储）

Catalog是StarRocks的元数据存储组件，用于管理表、列、分区等数据库元数据信息。它记录了数据模型、表结构、索引信息等元数据，并提供元数据的查询和管理功能。

Data Distribution（数据分布）

Data Distribution模块负责将数据按照分片和副本规则进行分布式存储和复制。它将数据划分为多个Tablet，并在集群中的Backend节点间复制和分布这些Tablet，以实现数据的高可用性和负载均衡。

常见的数据处理流程

数据导入

首先，将需要处理的数据导入到StarRocks中。这可以通过使用StarRocks提供的数据导入工具、ETL工具或编写自定义的数据导入脚本来完成。数据可以来自不同的数据源，例如文件、数据库或其他数据存储系统。

数据模型设计

在导入数据之前，需要设计和创建适合数据处理和查询的数据模型。在StarRocks中，数据模型采用多维分析模型（OLAP）的思想，通常使用星型或雪花型模式进行设计。这包括定义表、列、分区、索引、数据类型等。

数据加载和分布

一旦数据模型设计完成，可以使用StarRocks的数据加载工具将数据加载到相应的表中。加载过程将数据按照预定义的分区规则划分，并将其分布到StarRocks集群中的各个Backend节点上。

数据查询和分析

一旦数据加载完成，可以使用StarRocks的查询接口（例如SQL）进行数据查询和分析操作。通过编写查询语句，可以从StarRocks中检索数据、执行聚合、过滤、排序、连接和其他数据处理操作。查询可以从Frontend接口直接发送，StarRocks会将其路由到相应的Backend节点进行处理。

数据更新和维护

除了查询操作，StarRocks还支持数据的更新和维护操作。这包括插入、更新和删除数据的操作，以及对数据模型的结构进行修改。这些操作可以通过SQL语句或StarRocks提供的API进行执行。

性能调优和优化

在数据处理流程中，可以进行性能调优和优化，以提高查询性能和吞吐量。这可能涉及数据分区和副本的设置、索引的创建、查询计划的优化、数据压缩和存储格式的选择等方面的优化。

数据可视化和报告

最后，可以使用可视化工具或与StarRocks集成的BI工具来将数据处理和分析结果可视化，并生成报告、仪表板或其他形式的数据展示。这有助于更好地理解数据、发现见解和分享结果。

应用场景

实时分析和报表

StarRocks支持高性能的实时查询，可以用于实时生成报表和分析业务数据。它可以处理大规模的数据集，并提供低延迟的查询响应，使得用户可以快速获取实时数据的见解。

交互式分析

StarRocks的查询引擎具有快速的查询执行能力，可以用于交互式数据分析和探索。数据科学家、分析师和业务用户可以使用标准的SQL语言查询和分析数据，以发现模式、趋势和关联关系。

多维分析

StarRocks采用多维分析模型（OLAP），适用于多维数据分析和切片。它支持按多个维度进行分组、聚合和筛选，以提供灵活的数据分析和切片功能。

实时数据仪表板

StarRocks可以与数据可视化工具和BI工具集成，用于构建实时数据仪表板。通过实时查询和快速的数据响应，可以实时更新和展示数据仪表板中的指标和图表。

日志分析

由于StarRocks具有高性能和可扩展性，它可以用于大规模的日志数据分析。通过对日志数据进行加载、查询和分析，可以从日志中提取有用的信息和见解，例如故障排查、用户行为分析等。

数据探索和挖掘

StarRocks支持复杂的数据查询和分析操作，可以用于数据探索和挖掘。通过查询和分析大规模的数据集，可以发现隐藏的模式、趋势和关联，以支持数据驱动的决策和业务优化。

简单实例

import pyrseas
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

# 创建StarRocks连接池
conn_pool = pyrseas.ConnectionPool(
    host='your_host',
    port=port_number,
    user='your_username',
    password='your_password',
    database='your_database',
    minconn=5,
    maxconn=10)# 定义数据库操作任务函数defexecute_query(query):
    conn = conn_pool.getconn()
    cursor = conn.cursor()try:# 开始事务
        cursor.execute("START TRANSACTION")# 执行复杂数据操作
        cursor.execute(query)# 提交事务
        cursor.execute("COMMIT")except Exception as e:# 回滚事务
        cursor.execute("ROLLBACK")print("Transaction rolled back:",str(e))finally:
        cursor.close()
        conn_pool.putconn(conn)# 创建线程池
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=5)# 定义数据库操作任务列表
queries =['INSERT INTO your_table (column1, column2) VALUES (%s, %s)','UPDATE your_table SET column1 = %s WHERE column2 = %s',# 添加更多的操作任务...]# 定义操作任务的参数列表
params =[[(value1, value2)],[(new_value, condition_value)],# 添加更多的参数列表...]# 提交并发操作任务
futures =[executor.submit(execute_query, query, param)for query, param inzip(queries, params)]# 等待所有操作任务完成for future in futures:
    future.result()

在上述示例中，我们首先创建了一个StarRocks连接池conn_pool，并设置了最小连接数minconn和最大连接数maxconn。然后，我们定义了一个execute_query函数，该函数从连接池中获取连接，执行复杂的数据操作，并根据需要开始事务、提交事务或回滚事务。在主程序中，我们创建了一个线程池executor，设置最大工作线程数为5。然后，我们定义了数据库操作任务列表queries和对应的参数列表params，每个任务和参数对应进行并发提交到线程池中。最后，我们使用futures列表迭代每个操作任务的结果。