目录

前言

一、StarRocks表设计

1.1 字段类型

1.2 分区分桶

1.2.1 分区规范

1.2.2 分桶规范

1.3 主键表

1.3.1 数据有冷热特征

1.3.2 大宽表

1.4 实际案例

1.4.1 案例一：主键表内存优化

1.4.2 案例一：Update内存超了，导致主键表导入失败

1.4.3 案例三：tablet 数量治理

1.5 建表案例

二、StarRocks监控

2.1 监控架构

StarRocks 慢查询

2.2 监控页面使用

2.2 监控分类

2.2.1 Overview

2.2.2 Cluster Overview

2.2.3 Query Statistic

2.2.4 Jobs

2.2.5 Transaction

2.2.6 FE JVM

2.2.7 BE

2.2.8 BE tasks

2.2.9 BE Mem

三、总结

前言

     StarRocks 是一款高性能分析型数据仓库，使用向量化、MPP 架构、CBO、智能物化视图、可实时更新的列式存储引擎等技术实现多维，实时，高并发的数据分析。StarRocks 既支持从各类实时和离线的数据源高效导入数据，也支持直接分析数据湖上各种格式的数据。StarRocks兼容 MySQL 协议，可使用 MySQL 客户端和常用 BI 工具对接。同时StarRocks具备水平扩展，高可用、高可靠、易运维等特性，StarRocks 广泛应用于实时数仓、OLAP 报表、数据湖分析等场景。

一、StarRocks表设计

     现有的场景中，主要使用比较多的两种表模型是更新模型和主键模型。二者在同维度列相同的 数据处理上是一致的，不同的是相对于更新模型，主键模型在查询时不需要执行聚合操作，并且支持谓词下推和索引使用，能够在支持实时和频繁更新等场景的同时，提供高效查询。

    下面内容主要是对更新模型与