版本：Latest-3.5

表聚类

精心设计的排序键是 StarRocks 中最具杠杆效应的物理设计调节器。本指南解释了排序键在底层的工作原理、它所解锁的系统性优势，以及为您的工作负载选择有效键的具体操作手册。

示例

假设您运行一个遥测系统，每天接收数十亿行数据，每行数据都标记有 device_id 和 ts（时间戳）。在您的事实表上定义 ORDER BY (device_id, ts) 可以确保：

对 device_id 的点查询能在毫秒内返回。
仪表板过滤每个设备的最近时间窗口，从而裁剪大部分数据。
像 GROUP BY device_id 这样的聚合受益于流式聚合。
由于每个设备的时间戳相邻，压缩效果得到改善。

这个简单的两列排序键 ORDER BY (device_id, ts) 在数十亿行数据中提供了 I/O 减少、CPU 节省和更稳定的查询性能。

CREATE TABLE telemetry (
  device_id VARCHAR,
  ts DATETIME,
  value DOUBLE
)
ENGINE=OLAP
PRIMARY KEY(device_id, ts)
PARTITION BY RANGE (date_trunc('day', ts))
DISTRIBUTED BY HASH(device_id) BUCKETS 16
ORDER BY (device_id, ts);

深入探讨的好处

大规模 I/O 消除—Segment 和页面裁剪

工作原理：

每个 segment 和 64 KB 页面存储所有列的最小/最大值。如果谓词超出该范围，StarRocks 会跳过整个块，不会触碰磁盘。

示例：
```
SELECT count(*)
FROM events
WHERE tenant_id = 42
  AND ts BETWEEN '2025-05-01' AND '2025-05-07';
```
使用 ORDER BY (tenant_id, ts)，只有第一个键等于 42 的 segment 被考虑，并且在这些 segment 中，只有 ts 窗口与那七天重叠的页面被考虑。一个 100 B 行的表可能扫描不到 1 B 行，将分钟级的查询时间缩短到秒级。

毫秒级点查询—稀疏前缀索引

工作原理：

稀疏前缀索引存储每 ~1 K 个排序键值。二分搜索定位到正确的页面，然后单次磁盘读取（通常已缓存）返回行。

示例：
```
SELECT *
FROM orders
WHERE order_id = 982347234;
```
使用 ORDER BY (order_id)，在 50 B 行的表中探测需要 ≈ 50 次键比较——即使在冷数据缓存上也能实现低于 10 ms 的延迟。

更快的排序聚合

工作原理：

当排序键与 GROUP BY 子句对齐时，StarRocks 在扫描时执行流式聚合——无需排序或哈希表。

这种排序聚合计划按排序键顺序扫描行，并即时发出组，利用 CPU 缓存局部性并跳过中间物化。

示例：
```
SELECT device_id, COUNT(*)
FROM   telemetry
WHERE  ts BETWEEN '2025-01-01' AND '2025-01-31'
GROUP  BY device_id;
```
如果表是 ORDER BY (device_id, ts)，引擎在流入时对行进行分组——无需构建哈希表或重新排序。对于像 device_id 这样高基数的键，这可以显著减少 CPU 和内存使用。

使用排序输入的流式聚合通常比哈希聚合在大组基数情况下提高 2–3 倍的吞吐量。

更高的压缩和更热的缓存

工作原理：

排序数据显示出小的增量或长的连续运行，加速了字典、RLE 和参考帧编码。紧凑的页面顺序流经 CPU 缓存。

示例：

一个按 (device_id, ts) 排序的遥测表实现了 1.8 倍更好的压缩（LZ4）和 25 % 更低的 CPU/扫描消耗，相比于未排序的数据。

更快的主键表写合并

工作原理：

在更新插入期间，引擎仅重写键范围与批次重叠的部分，而不是整个 tablet。

示例：
```
UPDATE balances
SET    amount = amount + 100
WHERE  account_id = 123;
```
使用 ORDER BY (account_id)，接触的 segment 数据不到 1 %，而未排序时为 100 %——在更新密集型工作负载中实现 2–4 倍更高的写入吞吐量。

排序键的工作原理

排序键的影响从行写入的那一刻开始，并在每次读取优化中持续。本节将介绍这一生命周期——写入路径 ➜ 存储层次结构 ➜ segment 内部 ➜ 读取路径——以展示每一层如何累积排序的价值。

写入路径
1. 采集：行进入 MemTable，按声明的排序键排序，然后作为一个或多个有序 Segment 的新 Rowset 刷新。
2. Compaction：后台累积/基础作业将多个小 Rowset 合并为更大的 Rowset，回收删除并降低 segment 数量，无需重新排序，因为每个源 Rowset 已经共享相同的顺序。
3. 复制：每个 Tablet（拥有 Rowset 的分片）同步复制到对等的后端节点，确保排序顺序在副本之间一致。

写入路径步骤

存储层次结构

对象	定义	对排序键的重要性
Partition	表的粗粒度逻辑切片（例如，日期或 tenant_id）。	启用计划时分区裁剪并隔离生命周期操作（TTL，批量导入）。
Tablet	分区内的哈希/随机桶，独立复制到后端节点。	其行按排序键物理排序的单元；所有分区内裁剪从这里开始。
MemTable	内存写缓冲区（约 96 MB），在刷新到磁盘前按声明的键排序。	确保每个磁盘上的 Segment 已经排序——无需后续外部排序。
Rowset	由刷新、流式导入或 Compaction 周期生成的一个或多个 Segment 的不可变捆绑。	追加设计使 StarRocks 可以同时导入，而读者保持无锁。
Segment	Rowset 内部的自包含列式文件（约 512 MB），携带数据页面和裁剪索引。	Segment 级别的区域映射和前缀索引依赖于 MemTable 阶段建立的顺序。

Segment 文件内部

写入路径步骤

每个 Segment 都是自描述的。从上到下，您会发现：

列数据页面 64 KB 块编码（字典、RLE、Delta）并压缩（默认 LZ4）。
序号索引将行序号映射到页面偏移量，以便引擎可以直接跳转到页面 n。
区域映射索引每个页面和整个 Segment 的最小值、最大值和是否有空值——裁剪的第一道防线。
短键（前缀）索引每 ~1 K 行的排序键前 36 字节的稀疏二分搜索表——支持毫秒级点/范围查找。
页脚和魔术数字每个索引的偏移量和完整性校验和；让 StarRocks 仅内存映射尾部以发现其余部分。

因为页面已经按键排序，这些索引虽然小但非常有效。

读取路径
1. 分区裁剪（计划时）如果 WHERE 子句限制了分区键（例如 dt BETWEEN '2025‑05‑01' AND '2025‑05‑07'），优化器仅打开匹配的分区目录。
2. Tablet 裁剪（计划时）当等式过滤器包含哈希分布列时，StarRocks 计算目标 tablet ID 并仅调度这些 Tablets。
3. 前缀索引查找在前导排序列上的稀疏短键索引定位到确切的 segment 或页面。
4. 区域映射裁剪每个 Segment 和 64 KB 页面的最小/最大元数据丢弃不符合谓词窗口的块。
5. 向量化扫描和延迟物化存活的列页面顺序流经 CPU 缓存；仅物化引用的行和列，保持内存紧凑。
因为数据在每次刷新时按键顺序提交，每个读取时裁剪层在前一层的基础上累积，提供对数十亿行表的亚秒级扫描。

如何选择有效的排序键

从工作负载情报开始

首先分析前 N 个查询模式：
- 等式谓词（= / IN）。几乎总是通过等式过滤的列是理想的领先候选者。
- 范围谓词。时间戳和数值范围通常跟随等式列在排序键中。
- 聚合键。如果一个范围列也出现在 GROUP BY 子句中，将其放在键的前面（在选择性过滤器之后）可以启用排序聚合。
- 连接/分组键。如果连接或分组键常见，考虑将它们放在前面。
测量列基数：高基数列（数百万个不同值）裁剪效果最好。
经验法则和经验法则
1. 顺序规则： (高选择性等式列) → (主要范围列) → (聚类辅助列)。
2. 基数排序：将低基数列放在高基数列之前可以增强数据压缩。
3. 宽度：保持在 3‑5 列。非常宽的键会减慢导入速度并超出 36 字节前缀索引限制。
4. 字符串列：一个长的前导字符串列可能占据前缀索引中大部分或全部 36 字节限制，阻止排序键中后续列被有效索引。
这会降低前缀索引的裁剪能力并降低点查询性能。
与其他设计调节器协调
- 分区：选择一个比前导排序列更粗的分区键（例如，PARTITION BY date，ORDER BY (tenant_id, ts)）。这样分区裁剪首先移除整个日期范围，而排序裁剪则在内部清理。
- 分桶：使用相同的列进行分桶和聚类服务于不同的目的。分桶确保数据在集群中的均匀分布，而排序则实现高效的 I/O 消除。
- 表模型：主键表默认使用主键作为排序键，但它们也可以指定其他列来优化物理顺序并增强裁剪。聚合和重复表应遵循上述分析谓词驱动的排序键策略。

参考模板

场景	分区	排序键	理由
B2C 订单	date_trunc('day', order_ts)	(user_id, order_ts)	大多数查询首先按用户过滤，然后按最近时间范围过滤。
物联网遥测	date_trunc('day', ts)	(device_id, ts)	设备范围的时间序列读取占主导地位。
SaaS 多租户	tenant_id	(dt, event_id)	通过分区实现租户隔离；按天排序以便于仪表板展示。
维度查找	无	(dim_id)	小表，纯点查询——单列即可。

结论

精心设计的排序键以小而可预测的导入开销换取扫描延迟、存储效率和 CPU 利用率的显著改善。通过基于工作负载现实、尊重基数并使用 EXPLAIN 验证您的选择，即使数据和用户数量增长 10 倍及以上，您也可以让 StarRocks 保持高效运行。

示例​

深入探讨的好处​

排序键的工作原理​

如何选择有效的排序键​

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