StarRocks，作为一种高效的分布式实时分析数据库，以其快速的查询性能在业界广受赞誉。本文将重点讨论StarRocks能够实现快速查询的原因，并分条论述其优势。
多维度分析引擎：StarRocks的多维度分析引擎使其能够快速查询大规模数据。它采用了以列为存储单位的分布式存储结构，可以高效地处理列式数据。相比于传统的行式存储引擎，这种存储结构在大数据分析场景下表现出更好的性能，并且可以轻松应对数据规模的快速增长。
智能存储和查询优化：StarRocks内置了智能存储和查询优化技术，可提高查询性能。它可以自动选择最佳的数据存储方式，并通过数据分片和数据倾斜的处理来提高查询效率。其查询优化器可以通过智能的查询重写和执行计划选择，确保查询在最短的时间内返回结果。
分布式计算引擎：StarRocks采用分布式计算模式，可以将查询任务划分为多个子任务并在多个节点上并行执行。这种并行计算架构使得StarRocks能够充分利用集群的计算能力，加速查询过程。同时，分布式架构还提供了容错机制，使得系统更加可靠和稳定。
高度可扩展性：StarRocks的架构设计具有高度可扩展性，可以方便地根据业务需求进行水平扩展。它支持通过增加节点数量来扩大集群规模，从而提供更强大的计算和存储能力。这种可扩展性使得StarRocks在处理大数据量和高并发查询时保持出色的性能表现。
实时数据同步和快照：StarRocks支持实时数据同步和快照功能，可以提供准实时的数据分析。通过数据同步功能，用户可以在数据发生变化后立即进行查询分析，而无需等待批处理任务完成。而快照功能可以提供数据的历史版本，方便进行数据回溯和分析。
CBO 统计信息：SQL 查询到达 StarRocks 后，会解析为一条逻辑执行计划，CBO 优化器对逻辑计划进行改写和转换，生成多个物理执行计划。通过估算计划中每个算子的执行代价（CPU、内存、网络、I/O 等资源消耗），选择代价最低的一条查询路径作为最终的物理查询计划。
同步/异步物化视图：通过手动/自动等方式，生成物化视图，减少查询时的数据延迟。其中同步物化视图导入同步刷新，仅支持基于 Default Catalog 的单表构建，异步物化视图支持异步刷新和手动刷新，支持多表构建。基表可以来自：Default Catalog、External Catalog（v2.5）、已有异步物化视图（v2.5）、已有视图（v3.1）。
Colocate Join：功能是分布式系统实现 Join 数据分布的策略之一，能够减少数据多节点分布时 Join 操作引起的数据移动和网络传输，从而提高查询性能。使用该功能，需要建表时指定一个 Colocation Group（CG），同一 CG 内的表需遵循相同的 Colocation Group Schema（CGS），即表对应的分桶副本具有一致的分桶键、副本数量和副本放置方式。以保证同一 CG 内，所有表的数据分布在同组节点上。当 Join 列为分桶键时，计算节点只需做本地 Join，从而减少数据在节点间的传输耗时，提高查询性能。因此，Colocate Join，相对于其他 Join，例如 Shuffle Join 和 Broadcast Join，可以有效避免数据网络传输开销，提高查询性能。
Lateral Join 实现列转行：「行列转化」是 ETL 处理过程中常见的操作。Lateral Join 功能能够将每行数据和内部的子查询或者 Table Function 关联。通过 Lateral Join 与 Unnest 功能配合，以实现一行转多行的功能。Unnest 是一种 Table Function，可以把数组类型转化成 Table 的多行。
Query Cache：开启 Query Cache 后，处理聚合查询时，StarRocks 都会将本地聚合的中间结果缓存于内存中。这样，后续收到相同或类似的聚合查询时，StarRocks 就能够直接从 Query Cache 获取匹配的聚合结果，而无需从磁盘读取数据并进行计算，大大节省查询的时间和资源成本，并提升查询的可扩展性。在大量用户同时对复杂的大数据集执行相同或类似查询的高并发场景下，Query Cache 的优势尤为明显。
索引：StarRocks主要有以下几种索引方式。
1）主键索引（Primary Key Index）：主键索引是一种唯一性索引，用于加速对表中数据的唯一性约束和快速定位。它将表中的数据按照主键的值进行排序存储，可以快速地通过主键进行查找和更新操作。
2）二级索引（Secondary Index）：二级索引是非主键索引，在表的非主键列上建立的索引。它可以加速非主键字段的查询和过滤操作，提供更灵活的数据访问方式。通过二级索引，用户可以在不通过主键查询的情况下快速检索特定的数据。在 StarRocks 中，最常见的是前缀索引。
3）位图索引（Bitmap Index）：位图索引是一种压缩数据结构，适用于对低基数（cardinality）列（即取值数量较少的列）进行快速过滤和查询。它通过使用位运算来表示某个取值是否存在于某个行中，可以高效地进行位操作，加速对数据的查询。
4）字典索引（Dictionary Index）：字典索引将数据列的取值映射到一个唯一的整数值，然后使用这些整数值创建索引。它充分利用了字典的压缩性和快速查找的特点，在一些特定情况下能够提供很好的查询性能。
5）Bloom Filter索引（Bloom Filter Index）：Bloom Filter索引是一种概率性数据结构，用于判断某个值是否可能存在于某个数据集中，可以用于加速对数据的过滤操作。通过Bloom Filter索引，可以快速排除掉不可能存在的数据，减少IO访问，提高查询效率。
数据去重：
1）使用 Bitmap 实现精确去重。Bitmap 去重能够准确计算一个数据集中不重复元素的数量，相比传统的 Count Distinct，可以节省存储空间、加速计算。
2）使用 HyperLogLog 实现近似去重。HLL 是一种近似去重算法，在部分对去重精度要求不高的场景下，您可以选择使用 HLL 算法减轻数据去重分析的计算压力。根据数据集大小以及所采用的哈希函数的类型，HLL 算法的误差可控制在 1% 至 10% 左右。
Sorted streaming aggregate：Sorted streaming aggregate 可以根据输入 key 的有序性，通过直接比较 GROUP BY 列的方式直接进行分组，不需要构建 hash 表，可以有效的减少聚合计算中的内存使用。在聚合基数比较高的情况下，可以提升聚合性能，降低内存使用。
全局字典：使用 AUTO INCREMENT 列构建全局字典以加速精确去重计算和 Join。
综上所述，StarRocks之所以能够实现快速查询，主要得益于其多维度分析引擎、智能存储和查询优化、缓存、索引、分布式计算引擎、高度可扩展性以及实时数据同步和快照等特性。这些特点使StarRocks成为处理大规模数据、实时查询和分析的理想选择，为用户提供高效、准确的数据支持，助力业务决策和数据驱动的发展。
