查询常见问题
构建物化视图失败：fail to allocate memory
修改 be.conf 中的memory_limitation_per_thread_for_schema_change。
该参数表示单个 schema change 任务允许占用的最大内存，默认大小 2G。修改完成后，需重启 BE 使配置生效。
StarRocks 会缓存查询结果吗？
StarRocks 不直接缓存最终查询结果。从 2.5 版本开始，StarRocks 会将多阶段聚合查询的第一阶段聚合的中间结果缓存在 Query Cache 里，后续查询可以复用之前缓存的结果，加速计算。Query Cache 占用所在 BE 的内存。更多信息，参见 Query Cache。
当字段为NULL时，除了is null， 其他所有的计算结果都是false
标准 SQL 中 null 和其他表达式计算结果都是null。
StarRocks有decode函数吗？
StarRocks 不支持 Oracle 中的 decode 函数，StarRocks 语法兼容 MySQL，可以使用case when。
StarRocks的主键覆盖是立刻生效的吗？还是说要等后台慢慢合并数据?
StarRocks 的后台合并参考 Google 的 MESA 模型，有两层 compaction，会后台策略触发合并。如果没有合并完成，查询时会合并，但是读出来只会有一个最新的版本，不存在「导入后数据读不到最新版本」的情况。
StarRocks 存储 utf8mb4 的字符，会不会被截断或者乱码？
MySQL的 utf8mb4 是标准的 UTF-8，StarRocks 可以完全兼容。
[Schema change] alter table 时显示：table's state is not normal
ALTER TABLE 是异步操作，如果之前有 ALTER TABLE 操作还没完成，可以通过如下语句查看 ALTER 状态。
show tablet from lineitem where State="ALTER";
执行时间与数据量大小有关系，一般是分钟级别，建议 ALTER 过程中停止数据导入，导入会降低 ALTER 速度。
[Hive外部表查询问题] 查询 Hive 外部表时报错获取分区失败
问题描述
查询 Hive 外部表时具体报错信息：
get partition detail failed: com.starrocks.common.DdlException: get hive partition meta data failed: java.net.UnknownHostException:hadooptest（具体hdfs-ha的名字）
解决方案
将core-site.xml和hdfs-site.xml文件拷贝到 fe/conf 和 be/conf中即可，然后重启 FE 和 BE。
问题原因
获取配置单元分区元数据失败。
大表查询结果慢，没有谓词下推
多张大表关联时，旧 planner有时没有自动谓词下推，比如：
A JOIN B ON A.col1=B.col1 JOIN C on B.col1=C.col1 where A.col1='北京'，
可以更改为：
A JOIN B ON A.col1=B.col1 JOIN C on A.col1=C.col1 where A.col1='北京'，
或者升级到较新版本并开启 CBO 功能，会有此类谓词下推操作，优化查询性能。
查询报错 planner use long time 3000 remaining task num 1
解决方案
查看fe.gc日志确认该问题是否是多并发引起的full gc。
如果查看后台监控和日志初步判断有频繁gc，可参考两个方案：
- 让sqlclient同时访问多个FE去做负载均衡。
- 修改
fe.conf中jvm8g为16g（更大内存，减少 full gc 影响）。修改后需重启FE。
当A基数很小时，select B from tbl order by A limit 10查询结果每次不一样
解决方案：
使用select B from tbl order by A,B limit 10 ，将B也进行排序就能保证结果一致。
问题原因
上面的SQL只能保证A是有序的，并不能保证每次查询出来的B顺序是一致的，MySQL能保证这点因为它是单机数据库，而StarRocks是分布式数据库，底层表数据存储是sharding的。A的数据分布在多台机器上，每次查询多台机器返回的顺序可能不同，就会导致每次B顺序不一致。
select * 和 select 的列效率差距过大
select * 和 select 时具体列效率差距会很大，这时应该去排查profile，看 MERGE 的具体信息。
- 确认是否是存储层聚合消耗的时间过长。
- 确认是否指标列有很多，需要对几百万行的几百列进行聚合。
MERGE:
- aggr: 26s270ms
- sort: 15s551ms
目前 DELETE 中不支持嵌套函数
目前不支持类似如下的嵌套：DELETE from test_new WHERE to_days(now())-to_days(publish_time) >7;。这里'to_days(now())'属于嵌套。
如果一个数据库中有上百张表，use database 会特别慢
client连接的时候加上-A参数，比如 mysql -uroot -h127.0.0.1 -P8867 -A。-A不会预读数据库信息，切换database会很快。
BE 和 FE 日志文件太多，怎么处理？
调整日志级别和参数大小，详情参考 log 相关的参数默认值和作用说明：参数配置。
更改副本数失败：table lineorder is colocate table, cannot change replicationNum
colocate table 是有 分组 (group) 的。一个组包含多个表，不支持修改单个表的副本数。需要把group内的所有表的group_with属性设置成空，然后给所有表设置replication_num，再把所有表的group_with属性设置回去。
varchar 设置成最大值对存储有没有影响
VARCHAR 是变长存储，存储跟数据实际长度有关，建表时指定不同的 VARCHAR 长度对同一数据的查询性能影响很小。
truncate table 失败，报错create partititon timeout
目前 TRUNCATE 会先创建对应空分区再swap，如果存在大量创建分区任务，积压就会超时，compaction过程中会持锁很长时间，也导致建表拿不到锁。如果集群导入比较多，设置be.conf中参数tablet_map_shard_size=512，可以降低锁冲突。修改参数后需重启 FE。
Hive 外表访问出错，Failed to specify server's Kerberos principal name
在fe.conf 和be.conf的hdfs-site.xml里添加如下信息：
<property>
<name>dfs.namenode.kerberos.principal.pattern</name>
<value>*</value>
</property>
2021-10在StarRocks里是合法的日期格式吗？可以用作分区字段吗？
不是合法的日期格式，不可以用作分区字段，需要调整成 2021-10-01 再分区。
StarRocks on ES，创建 Elasticsearch 外表时，如果相关字符串长度过长，超过 256，同时 Elasticsearch 使用动态mapping， 那么使用select语句将会导致无法查询到该列
动态mapping 时 Elasticsearch 的数据类型为
"k4": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
}
StarRocks 使用 keyword 数据类型对该查询语句进行转换。因为该列的数据 keyword 长度超过 256，所以无法查询该列。
解决方案：去除该字段映射中的
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
让其使用 text 类型即可。
如何快速统计 StarRocks 库、表的大小，所占的磁盘资源？
查看库、表的存储大小可以用 SHOW DATA 命令查看。
SHOW DATA; 可以展示当前数据库下所有表的数据量和副本数。
SHOW DATA FROM <db_name>.<table_name>; 可以展示指定数据库下某个表的数据量、副本数和统计行数。