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高性能数据仓库StarRocks
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创建于2025-09-17
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高性能数据仓库StarRocks理论和实践
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StarRocks从本地文件系统导入数据实战
从本地文件系统导入数据到StarRocks: 同步导入使用Stream Load, 异步导入使用Broker Load。
StarRocks导入数据概览
StarRocks 提供多种数据导入方案: 包括 Insert、Stream Load、Broker Load、Pipe、Routine Load、Spark Load,生态工具和API
StarRocks表设计之索引设计(三)
对于全文搜索,StarRocks 根据搜索关键词查询倒排索引,快速定位匹配关键词的数据行。StarRocks支持两类向量索引:倒排文件与乘积量化(IVFPQ)和分层可导航小世界(HNSW)。
StarRocks表设计之索引设计(二)
StarRocks支持用户手动创建索引,包括 Bitmap 索引和、Bloom filter 索引、N-gram bloom filter索引、全文倒排索引和向量索引
StarRocks表设计之索引设计(一)
StarRocks 提供两类索引:自动创建索引和手动创建索引。 自动创建索引,也称内置索引,包括前缀索引、Ordinal 索引、ZoneMap 索引。手动创建索引包括 Bitmap 索引和布隆过滤索引
StarRocks表设计之表类型的选择
StarRocks支持四种表类型,分别是主键表、明细表、聚合表和更新表。它们分别使用不同的应用场景。设计数据表时究竟选择哪种类型?需要综合考虑业务需求以及读写性能要求。
StarRocks表设计之数据分布策略
本文主要讲了StarRocks数据表设计中的数据分布问题:分区和分桶策略。并总结了实战应用的经验。数据的分区分桶直接影响系统性能,因此在设计数据表时需要格外关注。
StarRocks数据存储之Catalog
Catalog是StarRocks的元数据管理组件,主要用于组织数据库对象和连接外部数据源。其核心功能包括维护表、索引、视图等元数据信息,并通过统一接口实现跨数据源查询