理解 StarRocks 表设计
列式存储
StarRocks 中的表由行和列构成。每行数据对应用户一条记录，每列数据具有相同的数据类型。所有数据行的列数相同，可以动态增删列。在 StarRocks 中，一张表的列可以分为维度列（也称为 Key 列）和指标列（也称为 Value 列）。维度列用于分组和排序，指标列的值可以通过聚合函数 sum、count、min、max、hll_union_agg 和 bitmap_union 等累加起来。
在 StarRocks 中，表数据按列存储。物理上，一列数据会经过分块编码、压缩等操作，然后持久化存储到非易失设备上。但在逻辑上，一列数据可以看成是由相同类型的元素构成的一个数组。 一行数据的所有列值在各自的数组中按照列顺序排列，即拥有相同的数组下标。数组下标是隐式的，不需要存储。表中所有的行按照维度列，做多重排序，排序后的位置就是该行的行号。
查询时，如果指定了维度列上的等值条件或者范围条件、并且这些条件中的维度列可以构成表的维度列前缀，则可以利用数据的有序性，使用二分查找法快速锁定目标行。例如，表 table1 包含 event_day、siteid、citycode 和 username 四列，其中 event_day 和 siteid 是维度列。如果查询条件为 event_day = 2020-09-18 和 siteid = 2，因为 event_day 和 siteid 可以构成维度列前缀，因此可以使用二分查找法，只需要处理指定范围内的数据；如果查询条件为 citycode = 4 和 username = Andy，因为 citycode 和 username 不能构成维度列前缀，因此无法使用二分查找法，必须处理整表的数据。
索引
StarRocks 通过前缀索引 (Prefix Index) 和列级索引，能够快速找到目标行所在数据块的起始行号。
StarRocks 表设计原理如下图所示。
一张表中的数据组织主要由三部分构成：
-
前缀索引
表中每 1024 行数据构成一个逻辑数据块 (Data Block)。每个逻辑数据块在前缀索引表中存储一个索引项，索引项的内容为数据块中第一行数据的维度列所构成的前缀，长度不超过 36 字节。前缀索引是一种稀疏索引。使用表中某行数据的维度列所构成的前缀查找前缀索引表，可以确定该行数据所在逻辑数据块的起始行号。
-
列级数据块
表中每列数据都按 64 KB 分块存储。数据块作为一个单位单独编码、压缩，也作为 I/O 单位，整体写回设备或者读出。
-
列级索引
表中每列数据都有一个独立的行号索引。行号索引表中，该列的数据块和行号一一对应。每个行号索引项由对应数据块的起始行号、位置和长度信息构成。用某行数据的行号查找行号索引表，可以获取包含该行号对应的数据块所在的位置，读取目标数据块后，可以进 一步查找数据。
由此可见，通过某行数据的维度列所构成的前缀查找该行数据的过程包含以下五个步骤：
- 先查找前缀索引表，获得逻辑数据块的起始行号。
- 查找维度列的行号索引，定位到维度列的数据块。
- 读取数据块。
- 解压、解码数据块。
- 从数据块中找到维度列前缀对应的数据项。
加速处理
StarRocks 通过如下机制实现数据的加速处理：
预先聚合
StarRocks 支持聚合模型，维度列取值相同的数据行可合并一行。合并后，数据行的维度列取值不变，指标列的取值为这些数据行的聚合结果。您需要给指标列指定聚合函数。通过预先聚合，可以加速聚合操作。
分区分桶
StarRocks 中，表被划分成多个 Tablet，每个 Tablet 多副本冗余存储在 BE 上。BE 和 Tablet 的数量可以根据计算资源和数据规模的变化而弹性伸缩。查询时，多台 BE 可以并行地查找 Tablet，从而快速获取数据。此外，Tablet 的副本可以复制和迁移，从而增强数据可靠性，并避免数据倾斜。总之，分区分桶有效保证了数据访问的高效性和稳定性。
物化视图
前缀索引可以加速数据查找，但是前缀索引依赖维度列的排列次序。如果使用非前缀的维度列构造查找谓词，则无法使用前缀索引。您可以为数据表创建物化视图。物化视图的数据组织和存储与数据表相同，但物化视图拥有自己的前缀索引。在为物化视图创建索引时，可指定聚合的粒度、列的数量和维度列的次序，使频繁使用的查询条件能够命中相应的物化视图索引。
列级索引
StarRocks 支持布隆过滤器 (Bloom Filter)、ZoneMap 索引和 位图 (Bitmap) 索引等列级别的索引技术：
-
布隆过滤器有助于快速判断数据块中不含所查找的值。
-
ZoneMap 索引有助于通过数据范围快速过滤出待查找的值。
-
位图索引有助于快速计算出枚举类型的列满足一定条件的行。