前言
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正文
- StarRocks 是新一代极速全场景 MPP 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，在业界实践的基础上，进一步改进优化、升级架构，并增添了众多全新功能，形成了全新的企业级产品。
- StarRocks 致力于构建极速统一分析体验，满足企业用户的多种数据分析场景，支持多种数据模型(明细模型、聚合模型、更新模型)，多种导入方式（批量和实时），支持导入多达10000列的数据，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，对数据表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 框架，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和列式存储引擎，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 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，从而实现良好的交互式分析体验。 StarRocks 集群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、扫描过滤和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，极大提高了 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、Elasticsearch 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、窗口函数和自定义函数等功能。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，支持导入多达10000列的数据。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乎线性水平扩展。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。 扩缩容期间无需停服，可以正常提供查询服务。 另外StarRocks 中表模式热变更，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。
StarRocks VS Apache Doris
关于 Apache Doris 请参考我的博客——Apache Doris 技术调研
StarRocks 和 Apache Doris 在 2020 年以前是完全相同的，2020 年后 StarRocks 公司 fork 了Apache Doris 的代码，并且选择 Elastic License 开源。
有意思的是，StarRocks 之前名称是 DorisDB，后来因为和百度的纠纷就改成了 StarRocks，它现在还有个中文名称，叫：镜舟数据库。
不提 StarRocks 公司和百度的恩怨情仇，StarRocks 本身性能还是不错的，毕竟，一个单靠数据库来吃饭的专业小公司，比起一个大公司的小部门来说压力和竞争力更大一点。
目前，StarRocks 比起 Apache Doris 的迭代更新要快的多，对于各种新特性的更新力度也要强的多。