数据湖超车道：StarRocks 如何借助物化视图加速数据分析.pdf

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1、DataFunSummit#2023StarRocks 物化视图：助数据湖分析王欢明-StarRocks-程师01StarRocks 数据湖分析02StarRocks 物化视图03MV for LakeHouse04总结展望录 CONTENTDataFunSummit#202301StarRocks 数据湖分析StarRocks 3.0 OverviewRealtime IngestionBatch Ingestion Dashboards BI Reports Ad-hoc Queries Data Apps Realtime LakehouseDataLake AnalyticsStarR

2、ocks+Data warehouseData lake=数据质量（Data quality）查询性能（Performance）实时分析（Realtime）数据治理（Governance）开放态（Open）灵活统（Single source of truth）可扩展性（Scalability）性价（Cost efficiency）云原弹性扩展湖仓融合体化LakeHouseStarRocks LakeHouseCREATE EXTERNAL CATALOG PROPERTIES(type=“iceberg”,MetastoreParams,StorageCredentialParams,Meta

3、dataUpdateParams)持 Hive/Iceberg/Hudi/DeltaLake，直接分析湖上数据跨数据源（Catalog）联邦分析内外表数据访问统管理StarRocks LakeHouse-CatalogStarRocks ASTStarRocks Logic PlanParsePlanSQL Dialect持 Trino SQL 的关键字、语法、函数转义等Trino SQL 转换为 StarRocks AST，并成执计划set sql_dialect=“trino”启StarRocks LakeHouse-Trino 兼容极速数据湖分析挑战 不同件格式、不同存储系统 IO 特征

4、不同 数据组织，件、Row group 设置不合理 IO 延迟，法利 Page cache 加速StarRocks LakeHouse-极速查询性能极速数据湖分析挑战 不同件格式、不同存储系统 IO 特征不同 数据组织，件、Row group 设置不合理 IO 延迟，法利 Page cache 加速 关键技术 Local Block Cache：Disk+Memory IO 合并，减少 IO 次数；Column 读取合并-Row group 合并-整个件合并读取 延迟物化，根据带查询条件的部分列过滤结果，读取其他需要访问的列，减少 IO 总量Iceberg、TPC-H 测试集、4x16c128

5、g 计算节点StarRocks 直接查询数据湖 Trino 快35倍StarRocks LakeHouse-极速查询性能StarRocks FESpark/Flink Compute engineCatalogTable formatFile formatStorageHMSIcebergParquetHDFSS3ORCHudiStarRocks FileGlue/DLFStarRocks TableStarRocks CN统开放的 Lakehouse 架构，分层解耦设计StarRocks 内表相数据湖提供更好的数据访问优化、提供实时数据更新的能IndexBitmap/HLL TypeReal

6、time updatePartition/Bucketing/SortColocate StatisticsUnified catalogCBO Vector engineQuery cacheStarRocks LakeHouse-统开放DataFunSummit#202302StarRocks 物化视图StarRocks Materialized View功能特性 Materialized:预计算 Partition:按时间分区，缩刷新粒度 Refresh:定时刷新/动刷新/动刷新 Resource Group：弹性调度，隔离作负载 Query:Aggregation/Join/Union