StarRocks 架构简洁，整个系统的核心只有 FE（Frontend）、BE (Backend) 或 CN (Compute Node) 两类进程，方便部署与维护，节点可以在线水平扩展，元数据和业务数据都有副本机制，确保整个系统无单点。StarRocks 提供 MySQL 协议接口，支持标准 SQL 语法。用户可通过 MySQL 客户端方便地查询和分析 StarRocks 中的数据。
StarRocks3.0 版本之前使用存算一体架构，BE 同时负责数据存储和计算，数据访问和分析都在本地进行，提供极速的查询分析体验。
StarRocks3.0 版本开始引入存算分离架构，数据存储功能从原来的 BE 中抽离，BE 节点升级为无状态的 CN 节点。数据可持久存储在远端对象存储或 HDFS 上，CN 本地磁盘只用于缓存热数据来加速查询。存算分离架构下支持动态增删计算节点，实现秒级的扩缩容能力。
存算一体架构
StarRocks 由 FE 和 BE 组成：FE 负责元数据管理和构建执行计划；BE 负责实际执行以及数据存储管理，BE 采用本地存储，通过多副本的机制保证高可用。
1、FE
FE 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。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。
2、BE
BE 是 StarRocks 的后端节点，负责数据存储和 SQL 计算等工作。
数据存储方面，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，BE 负责将导入数据写成对应的格式存储下来，并生成相关索引。
在执行 SQL 计算时，一条 SQL 语句首先会按照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。物理执行单元会在对应的 BE 节点上执行，这样可以实现本地计算，避免数据的传输与拷贝，从而得到极速的查询性能。
3、数据管理
StarRocks 使用列式存储，采用分区分桶机制进行数据管理。一张表可以被划分成多个分区，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。Tablet 是 StarRocks 中最小的数据管理单元。每个 Tablet 都会以多副本 (replica) 的形式存储在不同的 BE 节点中。用户可以自行指定 Tablet 的个数和大小，StarRocks 会管理好每个 Tablet 副本的分布信息。
存算分离架构
StarRocks存算分离存储与计算解耦， 由 FE 和 CN 组成，用户唯一需要额外提供的是后端对象存储。
1、FE
FE 的功能与存算一体中FE的功能一致。
2、CN
BE 原有的存储功能被抽离，数据存储从本地存储 (local storage) 升级为共享存储 (shared storage)。BE 节点升级为无状态的 CN 节点，只缓存热数据。CN 会执行数据导入、查询计算、缓存数据管理等任务。
3、存储
支持如下后端存储方式：
（1）兼容 AWS S3 协议的对象存储系统（支持主流的对象存储系统如 AWS S3、Google GCP、阿里云 OSS、腾讯云 COS、百度云 BOS、华为云 OBS 以及 MinIO 等）
（2）Azure Blob Storage
（3）传统数据中心部署的 HDFS
4、缓存
为了提升存算分离架构的查询性能，StarRocks 构建了分级的数据缓存体系，将最热的数据缓存在内存中，距离计算最近，次热数据则缓存在本地磁盘，冷数据位于对象存储，数据根据访问频率在三级存储中自由流动。
查询时，热数据通常会直接从缓存中命中，而冷数据则需要从对象存储中读取并填充至本地缓存，以加速后续访问。通过内存、本地磁盘、远端存储，StarRocks 存算分离构建了一个多层次的数据访问体系，用户可以指定数据冷热规则以更好地满足业务需求，让热数据靠近计算，真正实现高性能计算和低成本存储。
StarRocks 存算分离的统一缓存允许用户在建表时决定是否开启缓存。如果开启，数据写入时会同步写入本地磁盘以及后端对象存储，查询时，CN 节点会优先从本地磁盘读取数据，如果未命中，再从后端对象存储读取原始数据并同时缓存在本地磁盘。
