StarRocks 是支持数组类型字段的,建表的时候使用。 CREATE TABLE student(id INT,hobbies ARRAY<INT>)DUPLICATE KEY(id)DISTRIBUTED BY HASH(id) BUCKETS 3; 查询数组字段指定索引的值: 同时StarRocks 也支持嵌套数组 create table t1(c0 INT,c1 ARRAY<ARRAY<VARCHAR(10)>>)duplicate key(c0)distributed by hash...
StarRocks 是支持数组类型字段的,建表的时候使用。 CREATE TABLE student(id INT,hobbies ARRAY<INT>)DUPLICATE KEY(id)DISTRIBUTED BY HASH(id) BUCKETS 3; 查询数组字段指定索引的值: 同时StarRocks 也支持嵌套数组 create table t1(c0 INT,c1 ARRAY<ARRAY<VARCHAR(10)>>)duplicate key(c0)distributed by hash...
⚡ Real-time update:The updated model of StarRocks can perform upsert/delete operations according to the primary key, and achieve efficient query while concurrent updates. 🪟 Intelligent materialized view:The materialized view of StarRocks can be automatically updated during the data import and aut...
update_time timestamp DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT ‘修改时间’, full_dept_id mediumtext DEFAULT NULL COMMENT ‘用户所属 所有部门id /拼接,层级由高到低’, full_dept_name mediumtext DEFAULT NULL COMMENT ‘用户所属 所有部门名称 /拼接,层级由高到低’, belong_dept_...
由于Delta 数据是按照行号组织的,合并过程直接按照行号进行合并即可,和 Merge-on-Read 的按照 Key 进行合并相比,查询性能好很多。这种方式由于写入时要查询索引,写入性能稍差,但是读取的性能要好很多。相当于牺牲了一些写入性能换来读性能。另外由于引入了主键索引和 Delta Store,复杂性提高。采用这种方案的典型系统就...
DUPLICATE KEY、AGGREGATE KEY、UNIQUE KEY 中指定的列,StarRocks 3.0 以前版本,主键模型中排序列通过 PRIMARY KEY 指定,StarRocks 3.0 以后版本,主键模型中排序列通过 ORDER BY 指定。 前缀索引是在排序列基础上引入的稀疏索引,能进一步提升查询效率。为了实现最佳性能,前缀索引将全部加载在内存中。在使用前缀索引时需...
on duplicate key updat ○ StarRocks ■ unique key load (upsert) ■ primary key load (upsert/delete) ○ TP - AP CDC sync | Merge-on-Read Fast write, slow read Examples: ● Various LSM Trees Merge ● Hudi Merge-on-Read Table ● StarRocks Unique Key | Copy-on-Write Slow write, ...
select *from update_detail; 3.4.4主键模型 相比较更新模型,主键模型可以更好地支持实时/频繁更新的功能。虽然更新模型也可以实现实时对数据的更新,但是更新模型采用Merge on Read读时合并策略会大大限制查询功能,在主键模型更好地解决了行级的更新操作。配合Flink-connector-starrocks可以完成Mysql CDC实时同步的方案。
⚡ Real-time update:The updated model of StarRocks can perform upsert/delete operations according to the primary key, and achieve efficient query while concurrent updates. 🪟 Intelligent materialized view:The materialized view of StarRocks can be automatically updated during the data import and aut...
目前StarRocks根据摄入数据和实际存储数据之间的映射关系,分为明细模型(Duplicate key)、聚合模型(Aggregate key)、更新模型(Unique key)和主键模型(Primary key)。四中模型分别对应不同业务场景. 4.1 明细模型(Duplicate key) 明细模型是默认的建表模型。如果在建表时未指定任何模型,默认创建的是明细类型的表。