StarRocks 事务

已于 2025-04-27 16:18:50 修改
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分类专栏： OLAP 引擎 文章标签： olap
于 2025-03-20 11:57:17 首次发布
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版权
StarRocks实战——表设计规范与监控体系
爱吃辣条的博客
02-27 2489
StarRocks实战——表设计规范与监控体系
StarRocks 报错以及解决方案
lg4546的专栏
12-22 4864
1 搭建starRocks 只有一台机器 按照官方网站 提供语句 , 创建 明细模型表 CREATE TABLE IF NOT EXISTS detail ( event_time DATETIME NOT NULL COMMENT "datetime of event", event_type INT NOT NULL COMMENT "type of event", user_id INT COMMENT "id of user" device_code IN...
doris 问题 列表
wudonglianga的专栏
10-25 2051
doris 错误问题列表
Apache Doris FE配置参数
锋哥聊DORIS数仓
06-11 4330
今天刚整理完，提了RP到社区，现在这发布一下，大家可以参考 Doris FE配置参数 该文档主要介绍 FE 的相关配置项。 FE 的配置文件fe.conf通常存放在 FE 部署路径的conf/目录下。 而在 0.14 版本中会引入另一个配置文件fe_custom.conf。该配置文件用于记录用户在运行是动态配置并持久化的配置项。 FE 进程启动后，会先读取fe.conf中的配置项，之后再读取fe_custom.conf中的配置项。fe_custom.conf中的配置项会覆盖f...
得物基于 StarRocks 的 OLAP 需求实践
SmartCodeTech的博客
09-29 1655
StarRocks是新一代极速全场景MPP数据库，可以用 StarRocks 来支持多种数据分析场景的极速分析； 架构简洁，采用了全面向量化引擎，并配备全新设计的 CBO 优化器，查询速度（尤其是多表关联查询）； 很好地支持实时数据分析，并能实现对实时更新数据的高效查询， 还支持现代化物化视图，以进一步加速查询； 用户可以灵活构建包括大宽表、星型模型、雪花模型在内的各类模型； 兼容 MySQL 协议，支持标准 SQL 语法，易于对接使用，全系统无外部依赖，高可用，易于运维管理。
记 doris - 开发问题与解决系列
a123147abc的博客
08-26 7563
doris - 开发问题与解决系列
大数据StarRocks(三) StarRocks数据表设计_starrocks单表存储数据多大
2401_84181731的博客
05-11 696
Bitmap只能表示取值为两种情形的列数组, 当列的取值为多种取值情形枚举类型时, 例如季度(Q1, Q2, Q3, Q4), 系统平台(Linux, Windows, FreeBSD, MacOS), 则无法用一个Bitmap编码;此时可以为每个取值各自建立一个Bitmap的来表示这组数据;同时为实际枚举取值建立词典.如上图所示，Platform列有4行数据，可能的取值有Android、Ios。
[OLAP学习]实时更新-StarRocks
mathematics_mo的博客
03-28 3479
本文根据StarRocks Hacker Meetup的录播视频进行整理。如有错误欢迎指正。视频链接：列式存储中实时更新与查询性能如何兼得？演讲者常冰琳，Apache Kudu PMC。 为什么update很重要？ 实时分析已经不是新鲜的概念了。数据分析像是和时间赛跑，虽然永远也跑不过时间，但业务总希望能尽早获取数据，诸如反欺诈、订单分析等场景。因此对数据的获取有如下的要求： 从实时数据，到热数据，到经常会被修改的数据都需要能够获取并落地使用 能够直接对tp系统里的数据进行分析 传统的AP数据库
StarRocks面试题及答案整理，最新面试题
知识极客
03-16 2516
如果有，它会自动重写查询，以便直接访问物化视图中的数据，而不是原始表。在大表与小表的JOIN操作中，通常会将小表的数据广播到所有节点，这样每个节点都有一份小表的数据，可以本地化大表与小表的JOIN操作，减少网络传输开销。StarRocks 可以无缝整合数据湖中的数据，支持多种数据格式，如Parquet、ORC等，允许直接在数据湖上进行查询分析，无需数据迁移。StarRocks 使用成本基准的优化器（CBO），它会评估不同执行计划的成本，包括I/O、CPU和网络开销，并选择成本最低的执行计划。
c# oracle转starRocks(doris)建表语句
07-31
- 对于复杂的迁移，可能需要使用事务来确保数据一致性，尤其是在涉及大量数据时。 4. **数据迁移**： - 数据迁移可以使用`OracleDataReader`读取Oracle数据，然后通过`MySqlBulkLoader`（或者适用于StarRocks的...
Oracle Health Checks - Installation, troubleshooting, catalog-868955.1
06-22 332
Get Proactive - Oracle Health Checks - Installation, troubleshooting, catalog and more. [ID 868955.1]...
zookeeper集群模式（三）zookeeper数据库ZKDataBase的加载
long9870的博客
06-26 1156
QuorumPeer之重写继承自Thread之后的start()方法 @Override public synchronized void start() { if (!getView().containsKey(myid)) { throw new RuntimeException("My id " + myid + " not in ...
StarRocks使用过程中遇到的一些问题记录
等夏天
05-20 5031
1，{"status":"FAILED","msg":"There is no 100-continue header"} 增加 Expect:100-continue 参数 curl --location-trusted -u dxt:'******' -T /app/bigdata_app/data/20220517.txt -H "column_separator:^" -H "Expect:100-continue" http://127.0.0.1:8030/api/ods/ods_x
Andrew Ng Deeplearning.ai Course Notes.zip
06-08
Andrew Ng Deeplearning.ai Course Notes
Java开发基于最新技术栈的微服务、响应式编程及容器化部署实操指南：提升面试竞争力与项目实践能力
最新发布
06-08
内容概要：本文档是一份基于最新Java技术趋势的实操指南，涵盖微服务架构（Spring Cloud Alibaba）、响应式编程（Spring WebFlux + Reactor）、容器化与云原生（Docker + Kubernetes）、函数式编程与Java新特性、性能优化与调优以及单元测试与集成测试六大技术领域。针对每个领域，文档不仅列出了面试中的高频考点，还提供了详细的实操场景、具体实现步骤及示例代码。例如，在微服务架构中介绍了如何利用Nacos进行服务注册与发现、配置管理，以及使用Sentinel实现熔断限流；在响应式编程部分展示了响应式控制器开发、数据库访问和流处理的方法；对于容器化，则从Dockerfile编写到Kubernetes部署配置进行了讲解。 适合人群：具有一定的Java编程基础，尤其是正在准备面试或希望深入理解并掌握当前主流Java技术栈的研发人员。 使用场景及目标：①帮助求职者熟悉并能熟练运用微服务、响应式编程等现代Java开发技术栈应对面试；②指导开发者在实际项目中快速上手相关技术，提高开发效率和技术水平；③为那些想要深入了解Java新特性和最佳实践的程序员提供有价值的参考资料。 阅读建议：由于文档内容丰富且涉及多个方面，建议读者按照自身需求选择感兴趣的主题深入学习，同时结合实际项目进行练习，确保理论与实践相结合。对于每一个技术点，不仅要关注代码实现，更要理解背后的原理和应用场景，这样才能更好地掌握这些技能。
starrocks查询
04-03
### StarRocks 查询方法与性能优化 #### 星型模型下的复杂查询支持 StarRocks 支持多种高级查询功能，包括 JOIN 操作、子查询、分组以及排序等功能。这些功能允许用户构建复杂的查询语句来满足不同的业务需求[^1]。 #### SQL 使用差异及注意事项 尽管 StarRocks 和 MySQL 都基于 SQL 标准，但在具体实现上存在显著区别。StarRocks 更加注重分析性能而非事务处理能力，因此在设计表结构时应充分考虑其存储引擎特点并遵循相应的导入和分区规范。此外，在编写查询逻辑时也需要注意避免依赖于某些 MySQL 中常见的函数或特性[^2]。 #### 性能调优中的查询计划分析 对于希望提高 StarRocks 集群整体表现的应用来说，定期审查那些运行较慢的查询是非常重要的一步。Query Plan 是前端 (FE) 解析输入SQL之后所生成的一个执行蓝图；Profile 则记录了后台端(BE) 实际完成该次请求过程中各个阶段消耗的时间长度及其涉及的数据规模等细节信息。通过对这两部分内容深入剖析可以帮助我们找到潜在瓶颈所在之处进而采取相应措施加以改进[^3]。 ```sql -- 示例：简单的 SELECT 查询 SELECT * FROM table_name WHERE column = 'value'; -- 示例：带有 JOIN 的复杂查询 SELECT t1.column1, t2.column2 FROM table1 AS t1 INNER JOIN table2 AS t2 ON t1.id = t2.foreign_id; -- 示例：带有限制条件的 GROUP BY 查询 SELECT category, COUNT(*) as count FROM products GROUP BY category HAVING count > 10 ORDER BY count DESC; ``` ---
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