StarRocks学习4-查询优化与性能调优

✅ 1. 执行计划分析（`EXPLAIN`）

🌟 作用：

用于查看 SQL 的执行路径，判断是否命中索引、物化视图、Join 策略、并行度等。

📌 常用命令：

EXPLAIN SELECT ...;
EXPLAIN VERBOSE SELECT ...;

📊 重点关注字段：

Physical Plan：实际执行路径
Scan Node：是否使用索引、过滤条件是否下推
Join Type：是否为 Broadcast、Shuffle、Nested Loop
Materialized View Rewrite：是否命中物化视图
Runtime Filter：是否启用动态过滤

✅ 2. 查询缓存（Query Cache）& 物化视图加速

🔹 查询缓存（Query Cache）：

开启后可缓存相同 SQL 的结果，适合高频、低变更的查询
默认关闭，可通过会话参数开启：
```
SET enable_query_cache = true;
```

🔹 物化视图（Materialized View）：

自动预计算聚合、Join、筛选等结果
查询时自动重写命中视图，无需改写 SQL
适合加速复杂聚合、TopN、维度查询等

✅ 示例：

CREATE MATERIALIZED VIEW mv_user_order AS
SELECT user_id, COUNT(*) AS order_cnt
FROM orders
GROUP BY user_id;

✅ 3. 多表 Join 策略优化

StarRocks 支持多种 Join 策略，优化 Join 可显著提升性能。

🔸 常见 Join 类型：

类型	说明	场景建议
Broadcast Join	小表广播到每个节点	小表 (<100MB) 推荐使用
Shuffle Join	大表按 Join Key 分发	大表 Join 推荐
Colocate Join	表分布一致，可本地 Join	Star Schema 下最优
Bucket Shuffle	分桶 Join，减少数据移动	分桶表之间 Join

🔸 优化建议：

小表放前面（广播更快）
使用分区表、分桶表提升 Join 本地性
尽量使用等值 Join（支持 Runtime Filter）

✅ 4. 并发控制与资源组配置（Resource Group）

🌟 Resource Group 用于限制资源使用，避免单个任务拖慢整个系统。

📌 配置内容包括：

CPU 核数
内存上限
并发数
优先级等

✅ 示例：

CREATE RESOURCE GROUP rg_olap
WITH (CPU_CORE_LIMIT = 4,MEMORY_LIMIT = '4GB',CONCURRENCY_LIMIT = 10
);

然后绑定用户或 SQL：

ALTER USER user1 SET RESOURCE GROUP = rg_olap;

✅ 5. 慢查询分析与索引优化

🔍 慢查询日志：

可通过 SHOW PROC '/slow_query/' 查看慢查询记录
包括执行时间、SQL、节点、扫描行数等

📌 优化方法：

查看是否走了全表扫描
检查是否命中索引（如 Bitmap、Bloom Filter）
是否使用了 Runtime Filter
是否命中物化视图

🔧 索引优化建议：

低基数字段用 Bitmap 索引
精确查找字段使用 Bloom Filter（自动启用）
频繁聚合字段创建物化视图
使用分区、分桶提升并行度与数据裁剪

✅ 总结：

优化项	作用	常见手段或建议
执行计划分析	查看 SQL 执行路径	`EXPLAIN VERBOSE`
查询缓存 & 物化视图	减少重复计算、加速聚合查询	启用缓存、创建物化视图
Join 策略优化	降低数据传输、提升 Join 效率	Broadcast、Shuffle、Colocate
并发与资源控制	避免资源争抢、保障关键查询	Resource Group
慢查询分析与索引	定位瓶颈、提升过滤与扫描效率	Bitmap、Bloom、物化视图、分区分桶

✅ 补充：

当然可以！下面是 StarRocks 中 同步物化视图（Sync MV） 和 异步物化视图（Async MV） 的对比说明，帮助你理解它们的联系与区别：

✅ 一、共同点（联系）

都是 预计算查询结果，提升查询性能
都支持自动 查询改写（Query Rewrite）
都可用于加速聚合、Join、TopN 等复杂查询
都需显式创建，不影响原始表写入

✅ 二、区别对比

项目	同步物化视图（Sync MV）	异步物化视图（Async MV）
更新方式	同步更新：数据写入基表时立即更新	异步更新：后台定期刷新 MV 数据
延迟性	实时（几乎无延迟）	有延迟（取决于刷新间隔）
性能影响	写入开销大，影响基表写入性能	写入快，刷新时有一定资源消耗
支持的数据量	适合小表或实时性要求高的场景	适合大表、分析型查询
支持的操作	支持简单聚合、投影、单表	支持复杂 Join、聚合、多表
创建方式	`CREATE MATERIALIZED VIEW`	`CREATE MATERIALIZED VIEW ... REFRESH`
刷新控制	自动同步，无需配置	可配置手动或定时刷新

✅ 三、使用建议

需求场景	推荐类型
实时查询、数据量较小	同步物化视图
大数据分析、复杂查询、容忍延迟	异步物化视图
需要 Join 多表、复杂表达式	异步物化视图

✅ 四、示例

🔹 同步 MV 示例（自动实时更新）：

CREATE MATERIALIZED VIEW mv_user_order
AS SELECT user_id, COUNT(*) AS order_cnt
FROM orders
GROUP BY user_id;

🔹 异步 MV 示例（定时刷新）：

CREATE MATERIALIZED VIEW mv_user_order_async
REFRESH ASYNC 
START("2025-08-18 00:00:00")
EVERY(INTERVAL 1 HOUR)
AS
SELECT user_id, COUNT(*) AS order_cnt
FROM orders
GROUP BY user_id;

✅ 总结一句话：

同步 MV 实时更新、写入慢，适合小表实时场景；异步 MV 定期刷新、写入快，适合大表分析型查询。

✅Cascades 框架

当然可以，下面是对 Cascades 框架 的简要介绍：

🌐 Cascades 框架简介：

Cascades 是一种用于数据库查询优化的 优化框架，最早由 IBM 提出，广泛用于现代数据库系统（如 Apache Calcite、Greenplum、Trino 等）中。

🔧 核心思想：

Cascades 使用 规则驱动 + 动态规划 的方式，通过模式匹配和转换规则，在搜索空间中找到最优或较优的查询执行计划。

🧩 主要组成：

表达式树（Expression Tree）
表示查询的逻辑结构，比如 join、filter、scan 等。
Group / GroupExpression
把等价的表达式归为一组，避免重复计算。
规则（Rule）
定义如何将一种表达式转换为另一种（如 Join 交换、下推 Filter）。
Cost Model（代价模型）
用于评估计划的代价，选出最优执行路径。
Memo（记忆表）
存储所有中间表达式和转换结果，避免重复优化。

📦 应用案例：

Apache Calcite：通用 SQL 优化框架，广泛用于 Flink、Hive、Doris 等系统。
Greenplum：基于 Cascades 的 ORCA 优化器。
StarRocks / Doris：部分组件借鉴 Cascades 设计思想。

✅ 优势：

支持多种等价转换，优化空间大
可插拔规则，灵活扩展
支持多阶段优化（逻辑 -> 物理）
高效的搜索策略（剪枝、记忆）

场景

StarRocks 是一款高性能 MPP 分布式分析型数据库，特别适合 实时数仓、湖仓一体、OLAP 等场景。下面是详细介绍：

🚀 StarRocks 的主要应用场景：

1️⃣ 实时数仓（Real-time Data Warehouse）

特点： 高并发、低延迟、秒级入库、实时分析

用途：

实时报表（如运营看板、用户行为分析）
实时风控、实时监控告警
实时营销推荐

优势：

支持高吞吐的流式导入（如 Kafka、Flink）
查询延迟毫秒级，支持复杂聚合和多维分析

2️⃣ 湖仓一体（Lakehouse Architecture）

特点： 统一存储、计算分离、与数据湖集成

用途：

直接分析数据湖中的 Parquet/ORC 文件（通过外表）
与 Hive、Hudi、Iceberg 等格式无缝集成

优势：

无需数据迁移即可查询数据湖
支持物化视图加速分析
结合数据湖低成本 + StarRocks 高性能

3️⃣ OLAP 多维分析（Online Analytical Processing）

特点： 快速响应复杂 SQL、多维聚合、钻取分析

用途：

销售分析、渠道分析、用户画像
BI 工具对接（如 Tableau、Superset、Power BI）

优势：

高性能向量化执行引擎
支持复杂 SQL、Join、窗口函数
自带物化视图、列存压缩、并行执行

🔧 其他典型场景：

场景	应用
指标平台	快速构建统一指标体系和数据服务
日志分析	高速写入 + 高效查询，适合安全/运维日志
广告投放分析	实时归因、转化率分析
电商/金融报表	多维度聚合、实时刷新
数据中台	作为轻量级分析引擎，服务多个业务系统