架构
StarRocks 架构简洁明了，整个系统仅由两种组件组成：前端和后端。前端节点称为 FE。后端节点有两种类型，BE 和 CN (计算节点)。当使用本地存储数据时，您需要部署 BE；当数据存储在对象存储或 HDFS 时，需要部署 CN。StarRocks 不依赖任何外部组件，简化了部署和维护。节点可以水平扩展而不影响服务正常运行。此外，StarRocks 具有元数据和服务数据副本机制，提高了数据可靠性，有效防止单点故障 (SPOF)。
StarRocks 兼容 MySQL 协议，支持标准 SQL。用户可以轻松地通过 MySQL 客户端连接到 StarRocks 实时查询分析数据。
架构选择
StarRocks 支持存算一体架构 (每个 BE 节点将其数据存储在本地存储) 和存算分离架构 (所有数据存储在对象存储 或 HDFS 中，每个 CN 仅在本地存储缓存)。您可以根据需要决定数据存储的位置。
存算一体
本地存储为实时查询提供了更低的查询延迟。
作为典型的大规模并行处理 (MPP) 数据库，StarRocks 支持存算一体架构。在存算一体架构中，BE 负责数据存储和计算。将数据存储在 BE 中使得数据可以在当前节点中计算，避免了数据传输和复制，从而提供极快的查询和分析性能。该架构支持多副本数据存储，增强了集群处理高并发查询的能力并确保数据可靠性，非常适合追求最佳查询性能的场景。
节点
在存算一体架构中，StarRocks 由两种类型的节点组成：FE 和 BE。
- FE 负责元数据管理和构建执行计划。
- BE 执行查询计划并存储数据。BE 利用本地存储加速查询，并使用多副本机制确保数据高可用性。
FE
FE负责元数据管理、客户端连接管理、查询规划和查询调度。每个FE使用BDB JE （Berkeley DB Java Edition）在其内存中存储和维护元数据的完整副本，从而确保所有FE之间的服务一致。FE可以作为领导者、追随者和观察者。如果leader节点崩溃，follower根据Raft协议选举leader。
| FE 角色 | 元数据管理 | 节点选主 |
|---|---|---|
| Leader 节点 | Leader FE 负责读写元数据。Follower 节点和 Observer 节点只能读取元数据，并将元数据写请求路由到 Leader FE。Leader FE 更新元数据，然后使用 Raft 协议将元数据更改同步到 Follower 节点和 Observer 节点。只有在元数据更改同步到超过一半的Follower 节点后，数据写入才被认为成功。 | Leader FE 技术上也是一个 Follower 节点，是从Follower 节点中选举出来的。要执行主节点选举，集群中必须有超过一半的Follower 节点处于活动状态。当 Leader FE 发生故障时，Follower 节点将开始另一轮主节点选举。 |
| Follower 节点 | Follower 节点只能读取元数据。它们从 Leader FE 同步和重放日志以更新元数据。 | Follower 节点参与主节点选举，这需要集群中超过一半的 Follower 节点处于活动状态。 |
| Observer 节点 | Observer 节点从 Leader FE 同步和重放日志以更新元数据。 | Observer 节点 主要用于增加集群的查询并发性。 Observer 节点不参与主节点选举，因此不会增加集群的主节点选举压力。 |
BE
BE 负责数据存储和 SQL 执行。
-
数据存储：BE 具有等效的数据存储能力。FE 根据预定义规则将数据分发到各个 BE。BE 转换导入的数据，将数据写入所需格式，并为数据生成索引。
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SQL 执行：FE 根据查询的语义将每个 SQL 查询解析为逻辑执行计划，然后将逻辑计划转换为可以在 BE 上执行的物理执行计划。BE 在本地存储数据以及执行查询，避免了数据传输和复制，极大地提高了查询性能。
存算分离
对象存储和 HDFS 提供低成本、高可靠性和可扩展性等优势。除了可以扩展存储外，还可以随时添加和删除 CN 节点。因为存储和计算分离，增删节点也无需重新平衡数据。
在存算分离架构中，BE 被“计算节点 (CN)”取代，后者仅负责数据计算任务和缓存热数据。数据存储在低成本且可靠的远端存储系统中，如 Amazon S3、Google Cloud Storage、Azure Blob Storage、MinIO 等。当缓存命中时，查询性能可与存算一体架构相媲美。CN 节点可以根据需要在几秒钟内添加或删除。这种架构降低了存储成本，确保更好的资源隔离，并具有高度的弹性和可扩展性。
存算分离架构与存算一体架构一样简单。它仅由两种类型的节点组成：FE 和 CN。唯一的区别是用户必须配置后端对象存储。
节点
在存算分离架构中，FE 提供的功能与存算一体架构中的相同。
BE 被 CN (计算节点) 取代，存储功能被转移到对象存储或 HDFS。CN 是无状态的计算节点，可以执行除存储数据外所有 BE 的功能。
存储
StarRocks 存算分离集群支持两种存储解决方案：对象存储 (例如，AWS S3、Google GCS、Azure Blob Storage 或 MinIO) 和 HDFS。
在存算分离集群中，数据文件格式与存算一体集群 (存储和计算耦合) 保持一致。数据存储为 Segment 文件，云原生表（专门用于存算分离集群的表）也可以利用存算一体架构中支持的各种索引技术。
缓存
StarRocks 存算分离集群将数据存储与计算分离，使两方都能够独立扩展，从而降低成本并提高系统弹性扩展能力。然而，这种架构会影响查询性能。
为减少架构对于性能的影响，StarRocks 建立了包含内存、本地磁盘和远端存储的多层数据访问系统，以便更好地满足各种业务需求。
对于针对热数据的查询，StarRocks 会先扫描缓存，然后扫描本地磁盘。而针对冷数据的查询，需要先将数据从对象存储中加载到本地缓存中，加速后续查询。通过将热数据缓存在计算单元内，StarRocks 实现了真正的高计算性能和高性价比存储。此外，还通过数据预取策略优化了对冷数据的访问，有效消除了查询的性能限制。
可以在建表时启用缓存。启用缓存后，数据将同时写入本地磁盘和后端对象存储。在查询过程中，CN 节点首先从本地磁盘读取数据。如果未找到数据，将从后端对象存储中检索，并将数据缓存到本地磁盘中。
