版本：2.5

优化性能

本文介绍如何优化 StarRocks 性能。

通过建表优化性能

您可以在建表阶段通过以下方式优化 StarRocks 性能。

选择数据模型

StarRocks 支持四种数据模型：主键模型 (PRIMARY KEY)，聚合模型 (AGGREGATE KEY)，更新模型 (UNIQUE KEY)，以及明细模型 (DUPLICATE KEY)。四种模型中数据都是依据 KEY 进行排序。

AGGREGATE KEY 模型

AGGREGATE KEY 相同时，新旧记录被聚合，目前支持的聚合函数有 SUM，MIN，MAX，以及 REPLACE。AGGREGATE KEY 模型可以提前聚合数据，适合报表和多维分析业务。

CREATE TABLE site_visit
(
    siteid      INT,
    city        SMALLINT,
    username    VARCHAR(32),
    pv BIGINT   SUM DEFAULT '0'
)
AGGREGATE KEY(siteid, city, username)
DISTRIBUTED BY HASH(siteid) BUCKETS 10;

UNIQUE KEY 模型

UNIQUE KEY 相同时，新记录覆盖旧记录。目前 UNIQUE KEY 的实现与 AGGREGATE KEY 的 REPLACE 聚合方法一样，二者本质上可以认为相同。UNIQUE KEY 模型适用于有更新的分析业务。

CREATE TABLE sales_order
(
    orderid     BIGINT,
    status      TINYINT,
    username    VARCHAR(32),
    amount      BIGINT DEFAULT '0'
)
UNIQUE KEY(orderid)
DISTRIBUTED BY HASH(orderid) BUCKETS 10;

DUPLICATE KEY 模型

DUPLICATE KEY 只用于排序，相同 DUPLICATE KEY 的记录会同时存在。DUPLICATE KEY 模型适用于数据无需提前聚合的分析业务。

CREATE TABLE session_data
(
    visitorid   SMALLINT,
    sessionid   BIGINT,
    visittime   DATETIME,
    city        CHAR(20),
    province    CHAR(20),
    ip          varchar(32),
    brower      CHAR(20),
    url         VARCHAR(1024)
)
DUPLICATE KEY(visitorid, sessionid)
DISTRIBUTED BY HASH(sessionid, visitorid) BUCKETS 10;

PRIMARY KEY 模型

PRIMARY KEY 模型保证同一个主键下仅存在一条记录。相对于更新模型，主键模型在查询时不需要执行聚合操作，并且支持谓词和索引下推，能够在支持实时和频繁更新等场景的同时，提供高效查询。

CREATE TABLE orders (
    dt date NOT NULL,
    order_id bigint NOT NULL,
    user_id int NOT NULL,
    merchant_id int NOT NULL,
    good_id int NOT NULL,
    good_name string NOT NULL,
    price int NOT NULL,
    cnt int NOT NULL,
    revenue int NOT NULL,
    state tinyint NOT NULL
)
PRIMARY KEY (dt, order_id)
DISTRIBUTED BY HASH(order_id) BUCKETS 4;

使用 Colocate Table

StarRocks 支持将分布相同的相关表存储与共同的分桶列，从而相关表的 JOIN 操作可以直接在本地进行，进而加速查询。更多信息，参考 Colocate Join。

CREATE TABLE colocate_table
(
    visitorid   SMALLINT,
    sessionid   BIGINT,
    visittime   DATETIME,
    city        CHAR(20),
    province    CHAR(20),
    ip          varchar(32),
    brower      CHAR(20),
    url         VARCHAR(1024)
)
DUPLICATE KEY(visitorid, sessionid)
DISTRIBUTED BY HASH(sessionid, visitorid) BUCKETS 10
PROPERTIES(
    "colocate_with" = "group1"
);

使用星型模型

StarRocks 支持选择更灵活的星型模型 (star schema) 来替代传统建模方式的大宽表。通过星型模型，您可以用一个视图来取代宽表进行建模，直接使用多表关联来查询。在 SSB 的标准测试集的对比中，StarRocks 的多表关联性能相较于单表查询并无明显下降。

相比星型模型，宽表的缺点包括：

维度更新成本更高。宽表中，维度信息更新会反应到整张表中，其更新的频率直接影响查询的效率。
维护成本更高。宽表的建设需要额外的开发工作、存储空间和数据 Backfill 成本。
导入成本更高。宽表的 Schema 字段数较多，聚合模型中可能包含更多 Key 列，其导入过程中需要排序的列会增加，进而导致导入时间变长。

建议您优先使用星型模型，可以在保证灵活的基础上获得高效的指标分析效果。但如果您的业务对于高并发或者低延迟有较高的要求，您仍可以选择宽表模型进行加速。StarRocks 提供与 ClickHouse 相当的宽表查询性能。

使用分区和分桶

StarRocks支持两级分区存储，第一层为 RANGE 分区（Partition），第二层为 HASH 分桶（Bucket）。

RANGE 分区用于将数据划分成不同区间，逻辑上等同于将原始表划分成了多个子表。在生产环境中，多数用户会根据按时间进行分区。基于时间进行分区有以下好处：

可区分冷热数据。
可使用 StarRocks 分级存储（SSD + SATA）功能。
按分区删除数据时，更加迅速。

HASH 分桶指根据 Hash 值将数据划分成不同的 Bucket。

建议采用区分度大的列做分桶，避免出现数据倾斜。
为方便数据恢复，建议单个 Bucket 保持较小的 Size，应保证其中数据压缩后大小保持在 100MB 至 1GB 左右。建议您在建表或增加分区时合理考虑 Bucket 数目，其中不同分区可指定不同的 Bucket 数量。
不建议采用 Random 分桶方式。建表时，请指定明确的 Hash 分桶列。

使用稀疏索引和 Bloomfilter

StarRocks 支持对数据进行有序存储，在数据有序的基础上为其建立稀疏索引，索引粒度为 Block（1024 行）。

稀疏索引选取 Schema 中固定长度的前缀作为索引内容，目前 StarRocks 选取 36 个字节的前缀作为索引。

建表时，建议您将查询中常见的过滤字段放在 Schema 的前部。区分度越大，频次越高的查询字段应当被放置于更前部。VARCHAR 类型的字段只能作为稀疏索引的最后一个字段，因为索引会在 VARCHAR 字段处截断，VARCHAR 数据如果出现在前面，索引的长度可能不足 36 个字节。

例如，对于上述 site_visit表，其排序列包括 siteid，city，username 三列。其中，siteid 所占字节数为 4，city 所占字节数为 2，username 所占字节数为 32，所以该表的前缀索引的内容为 siteid + city + username 的前 30 个字节。

除稀疏索引之外，StarRocks 还提供 Bloomfilter 索引。Bloomfilter 索引对区分度比较大的列过滤效果明显。如果需要将 VARCHAR 字段前置，您可以建立 Bloomfilter 索引。

使用倒排索引

StarRocks 支持倒排索引，采用位图技术构建索引（Bitmap Index）。您可以将索引应用在 DUPLICATE KEY 数据模型的所有列和 AGGREGATE KEY 和 UNIQUE KEY 模型的 Key 列上。位图索引适合取值空间较小的列，例如性别、城市、省份等信息列上。随着取值空间的增加，位图索引会同步膨胀。

使用物化视图

物化视图（Rollup）本质上可以理解为原始表（Base table）的一个物化索引。建立物化视图时，您可以只选取 Base table 中的部分列作为 schema，schema 中的字段顺序也可与 Base table 不同。下列情形可以考虑建立物化视图：

Base table 中数据聚合度不高。这通常是因为 Base table 有区分度比较大的字段而导致。此时，您可以考虑选取部分列，建立物化视图。对于上述 site_visit 表，siteid 可能导致数据聚合度不高。如果有经常根据城市统计 pv 需求，可以建立一个只有 city，pv 的物化视图。
```
ALTER TABLE site_visit ADD ROLLUP rollup_city(city, pv);
```
Base table 中的前缀索引无法命中，这通常是因为 base table 的建表方式无法覆盖所有的查询模式。此时，您可以考虑调整列顺序，建立物化视图。对于上述 session_data 表，如果除了通过 visitorid 分析访问情况外，还有通过 brower，province 分析的情形，可以单独建立物化视图。
```
ALTER TABLE session_data ADD ROLLUP rollup_brower(brower,province,ip,url) DUPLICATE KEY(brower,province);
```

优化导入性能

StarRocks 目前提供 Broker Load 和 Stream Load 两种导入方式，通过指定导入 label 标识一批次的导入。StarRocks 对单批次的导入会保证原子生效，即使单次导入多张表也同样保证其原子性。

Stream Load：通过 HTTP 推流方式导入数据，用于微批导入。该模式下，1MB 数据导入延迟可维持在秒级别，适合高频导入。
Broker Load：通过拉取的方式批量导入数据，适合大批量数据的导入。

优化 Schema Change 性能

StarRocks 目前支持三种 Schema Change 方式，即 Sorted Schema Change，Direct Schema Change，Linked Schema Change。

Sorted Schema Change：改变列的排序方式，需对数据进行重新排序。例如删除排序列中的一列，字段重排序。
```
ALTER TABLE site_visit DROP COLUMN city;
```
Direct Schema Change：无需重新排序，但是需要对数据做一次转换。例如修改列的类型，在稀疏索引中加一列等。
```
ALTER TABLE site_visit MODIFY COLUMN username varchar(64);
```
Linked Schema Change：无需转换数据，直接完成。例如加列操作。
```
ALTER TABLE site_visit ADD COLUMN click bigint SUM default '0';
```

建议您在建表时考虑好 Schema，以便加快后续 Schema Change 速度。

优化性能

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选择数据模型​

使用 Colocate Table​

使用星型模型​

使用分区和分桶​

使用稀疏索引和 Bloomfilter​

使用倒排索引​

使用物化视图​

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优化 Schema Change 性能​

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