目录
一、引子
二、起源
（一）前身
（二）定位
三、特点
（一）高性能架构
（二）实时分析
（三）高并发与扩展性
（四）兼容性与生态
四、架构
五、核心功能
六、同类型产品分析
一、引子
官网：StarRocks | A High-Performance Analytical Database
中文官网：StarRocks | StarRocks
starrocks是我们最近几年才使用的，我们目前的组合是flink+paimon+starrocks。今天先说下starrocks，如有出入，欢迎批评指正。
我们使用starrocks的目的主要是用来提高查询效率，因为其查询速度比较快。StarRocks 号称是新一代极速全场景 MPP (Massively Parallel Processing) 数据库。
二、起源
（一）前身
原名 DorisDB，是基于 Apache Doris（原百度 Palo）分支优化而来，由鼎石科技团队维护，2021年正式更名为 StarRocks。
（二）定位
解决传统 OLAP 系统在高并发、实时性、复杂查询等方面的瓶颈，提供一体化的实时分析解决方案。
三、特点
（一）高性能架构
- MPP（大规模并行处理）架构：将查询任务分布式执行，充分利用集群资源。
- 向量化执行引擎：通过 SIMD 指令批量处理数据，提升 CPU 利用率。
- CBO（成本优化器）：基于统计信息的智能查询优化，自动选择最优执行计划。
- 列式存储：高效压缩数据，减少 I/O 开销，适合聚合查询。
（二）实时分析
- 秒级数据摄入：支持 Kafka、Flink 等实时数据接入，数据写入即可查。
- 更新能力：支持 Upsert（Update+Insert）操作，适应频繁更新的场景（如用户行为分析）。
（三）高并发与扩展性
- 弹性扩缩容：计算与存储分离，可独立扩展节点，支持 PB 级数据。
- 多副本机制：通过数据多副本保障高可用，自动故障恢复。
（四）兼容性与生态
- MySQL 协议兼容：可直接使用 MySQL 客户端或工具（如 BI 软件）连接。
- 多数据源对接：支持 Hive、Iceberg、Hudi 等数据湖表，以及 Elasticsearch 联邦查询。
- 物化视图：预计算加速高频查询，自动匹配最优视图。
四、架构
StarRocks 采用无状态架构，主要组件包括：
- FE（Frontend）：
- 负责元数据管理、查询解析、调度和优化。
- 主从架构（Leader/Follower），通过 Berkeley DB 实现元数据高可用。
- BE（Backend）：
- 数据存储与计算节点，处理查询执行和数据压缩。
- 数据按分片（Tablet）分布式存储，支持多副本。
- Broker（可选）：
- 用于访问外部存储系统（如 HDFS、S3）。
五、核心功能
- 实时数据写入：支持 Stream Load、Routine Load 等方式实时导入数据。
- 复杂查询优化：高效执行多表 JOIN、子查询、窗口函数等复杂 SQL。
- 资源隔离：通过资源组（Resource Group）限制查询资源，避免大查询影响线上业务。
- 数据湖分析：直接查询 Hive、Iceberg 等外部表，无需数据迁移。
六、同类型产品分析
| 特性 | StarRocks | ClickHouse | Apache Doris |
| 实时更新 | 支持 Upsert | 仅追加 | 支持 |
| 高并发 | 支持数千 QPS | 低并发 | 中等并发 |
| 复杂查询优化 | CBO 优化器 | 较弱 | 基于规则优化 |
| 生态兼容性 | 多数据源、MySQL 协议 | 需定制开发 | 类似 StarRocks |
