业务需求：统计广告数据，生成流量漏斗，查看广告曝光、点击效果。

StarRocks原表结构：

CREATE TABLE `ad_events` (
`event_time` DATETIME NOT NULL COMMENT '时间',
`event_time_hour` DATETIME NOT NULL COMMENT '时间(分、秒为0)',
`event_type` TINYINT(4) NOT NULL COMMENT '事件类型（1:请求,2:展示,3:点击）',
`user_id` INT(11) NOT NULL COMMENT '用户ID（映射为整数）',
`jh_more` TINYINT(4) NOT NULL COMMENT '是否聚合',
`ad_site_id` VARCHAR(128) NOT NULL COMMENT '代码位id',
`client_type` TINYINT(4) NOT NULL COMMENT '客户端类型',
`my_app_id` VARCHAR(64) NOT NULL COMMENT '应用id',
`ad_type` VARCHAR(32) NOT NULL COMMENT '广告类型',
`platform` TINYINT(4) NOT NULL COMMENT '广告源',
`device_id` VARCHAR(64) NOT NULL COMMENT '设备号'
)
COLLATE='utf8_general_ci'
ENGINE=OLAP
PARTITION BY date_trunc('month', event_time) # 按月分区
DISTRIBUTED BY HASH(`user_id`) BUCKETS 100
PROPERTIES (
"compression" = "LZ4", # 存储算法
"fast_schema_evolution" = "true",
"partition_live_number" = "12", # 保留12个月数据，就是1年的数据
"replicated_storage" = "true",
"replication_num" = "3"  # 3个副本
);

统计分析sql：

SELECT event_type, COUNT(event_type) AS event_type_nums, COUNT(DISTINCT device_id) AS dau_nums 
FROM ssp_ad_events
WHERE user_id = 10077 -- 动态参数AND event_time >= '2025-07-01 00:00:00' -- 动态参数AND event_time <= '2025-07-01 23:59:59' -- 动态参数
GROUP BY event_type;

存在问题：

1、分区字段未有效利用

使用了 event_time精确过滤，但表是按 date_trunc('month', event_time)​​按月分区​​，​​无法利用分区裁剪，会扫描多个分区。

PARTITION BY date_trunc('month', event_time)  -- 按月分区

2、COUNT(DISTINCT)函数

​​COUNT(DISTINCT) 是计算密集型操作，尤其当 device_id 数量很大时，比如上百万个不同设备访问，性能开销非常高。

优化方式：

1、将分区字段改为按天分区

PARTITION BY date_trunc('day', event_time)  -- 按天分区

2、COUNT(DISTINCT device_id) —— 性能瓶颈优化

        当 device_id是字符串类型 VARCHAR(64)，并且有大量不同设备访问时，StarRocks 会对所有值进行去重计算​​。
        这是一个​​高CPU、高内存、低效的操作​​，尤其在大规模数据下，可能消耗数秒甚至更长时间。

       使用 Bitmap 类型 + BITMAP_UNION_COUNT 实现高性能去重统计​​。

       优化后的表结构：

CREATE TABLE `ad_events_optimized` (event_time DATETIME NOT NULL COMMENT '事件时间',event_time_hour DATETIME NOT NULL COMMENT '小时粒度时间（分秒归零）',event_type TINYINT NOT NULL COMMENT '事件类型',user_id INT NOT NULL COMMENT '用户ID',jhn_more TINYINT NOT NULL,ad_site_id VARCHAR(128) NOT NULL,client_type TINYINT NOT NULL,my_app_id VARCHAR(64) NOT NULL,ad_type VARCHAR(32) NOT NULL,platform TINYINT NOT NULL,device_id VARCHAR(64) NOT NULL,         -- 使用 BIGINT 存储哈希值（避免冲突）device_id_hash BIGINT,                   -- BITMAP 列（用于聚合去重）device_bitmap BITMAP BITMAP_UNION        
)
PARTITION BY date_trunc('day', event_time)
DISTRIBUTED BY HASH(user_id) BUCKETS 100
PROPERTIES ("replication_num" = "3","compression" = "LZ4"
);

        优化后的sql：

SELECT event_type, COUNT(event_type) AS event_type_nums, bitmap_union_count(device_bitmap) AS dau_nums  -- 优化的地方
FROM ssp_ad_events
WHERE user_id = 10077AND event_time >= '2025-07-01 00:00:00'AND event_time <= '2025-07-01 23:59:59' 
GROUP BY event_type;

        插入数据时生成 Bitmap：

-- INSERT 时直接生成
INSERT INTO ad_events_optimized (event_time, event_time_hour, event_type, user_id, jhn_more, ad_site_id, client_type, my_app_id, ad_type, platform, device_id, device_id_hash, device_bitmap
)
VALUES 
('2025-07-01 10:30:00', '2025-07-01 10:00:00', 1, 10077, 1, 'site_001', 2, 'app_123', 'banner', 1, 'device_abc123',bitmap_hash('device_abc123'),        -- 自动生成哈希to_bitmap(bitmap_hash('device_abc123'))  -- 转为 Bitmap
);

        bitmap_hash输出的是64位整数，十亿级数据冲突概率极低。

        优化后性能提升10倍以上，在十亿级数据量下能接近秒级响应（BE节点的资源要给够）~

扩展：

        1、使用物化视图：物化视图适合固定单参数，由于业务存在动态参数，暂时无法使用。

        2、使用HLL：近似去重，误差在1%~10%。

参考文档：

使用 Bitmap 实现精确去重 | StarRocks

BITMAP | StarRocks

bitmap_hash | StarRocks

bitmap_union_count | StarRocks

使用 HyperLogLog 实现近似去重 | StarRocks

同步物化视图 | StarRocks

告别 Count Distinct 慢查询：StarRocks 高效去重全攻略