📄️ 実行中のクエリを表示
この記事では、StarRocks で実行中のクエリを表示し、そのリソース消費を分析する方法について説明します。
📄️ CBO の統計情報を収集する
このトピックでは、StarRocks のコストベースオプティマイザ (CBO) の基本概念と、CBO が最適なクエリプランを選択するための統計情報の収集方法について説明します。StarRocks 2.4 では、正確なデータ分布統計を収集するためにヒストグラムが導入されました。
📄️ クエリフィードバック
このトピックでは、クエリフィードバック機能、その適用シナリオ、および Query Plan Advisor を使用して実行統計からのフィードバックに基づいてクエリプランを最適化する方法を紹介します。
📄️ 同期マテリアライズドビュー
このトピックでは、同期マテリアライズドビュー (Rollup) の作成、使用、および管理方法について説明します。
🗃️ 非同期マテリアライズドビュー
5項目
📄️ Colocate Join
Shuffle Join と Broadcast Join では、ジョイン条件が満たされると、2 つのジョインテーブルのデータ行が単一のノードにマージされてジョインが完了します。 これらの 2 つのジョイン方法のいずれも、ノード間のデータネットワーク伝送によって引き起こされる遅延やオーバーヘッドを回避することはできません。
📄️ Lateral Join を使用した列から行への変換
列から行への変換は、ETL 処理で一般的な操作です。Lateral は、行を内部サブクエリやテーブル関数と関連付けることができる特別な Join キーワードです。Lateral を unnest() と組み合わせて使用することで、1 行を複数行に展開できます。詳細は unnest を参照してください。
🗃️ キャッシング
2項目
🗃️ Computing distinct value count
2項目
📄️ Sorted streaming aggregate
データベースシステムにおける一般的な集計方法には、ハッシュ集計とソート集計があります。
📄️ AUTO INCREMENT とグローバル辞書を使用した COUNT(DISTINCT) とジョインの高速化
このトピックでは、AUTO INCREMENT 列とグローバル辞書を使用して、COUNT(DISTINCT) 計算とジョインを高速化する方法について説明します。
📄️ Flat JSON
この記事では、Flat JSON の基本概念とこの機能の使用方法を紹介します。
📄️ 基数保持ジョインの高速化
このトピックでは、テーブルプルーニングを使用して基数保持ジョインを高速化する方法について説明します。この機能は v3.1 以降でサポートされています。
📄️ 式の JIT コンパイル
このトピックでは、StarRocks における式の JIT コンパイルの有効化と設定方法について説明します。
