starrocks partial update原理 StarRocks的Partial Update(部分更新)功能允许用户仅针对表中某一行的部分列进行更新操作,而不必全行替换。其原理基于Apache ORC格式的支持,利用ORC文件的列式存储特性,能够在不影响其他列的情况下修改指定列的值,从而极大地节省存储空间和提升更新性能。 具体实现上,StarRocks会在Update...
1. 支持 Partial Update(部分列更新) StarRocks 现有支持的操作类型包括 Upsert 和 Delete,就是整行的更新和删除。Partial update 就是只更新其中的某一列或者某几列而不是所有的列。这个在 Merge-on-Read 里面很容易实现,但是在 Delete + Insert 的方式下有写挑战。最大的挑战是,比如一个表有100列,只更新其...
StarRocks 支持流式数据和 HDFS 外部离线数据导入、主键模型部分列更新(Partial Update)、分区原子替换、分区数据裁剪以及索引等能力,很好的贴合以上数据使用的特点。在数据运营平台的落地过程中,我们遇到了一些 StarRocks 使用上的问题,在社区积极的技术支持下逐一得到了解决和优化,以下是一些具体例子: 物化视图(MATERIALI...
这给 StarRocks 带来了极大的查询压力。部分列更新的功能(partical update)极大程度的简化 upsert 操作。在开启参数 partial_update 后,我们可以根据主键,只修改部分指定的列,原有的 value 列保持不变。 如下面的例子中,我们可以通过 Routine Load 导入方式来消费 Kafka 中的数据。在 properties 中需要设置 "partial...
并且,通过 StarRocks 的 partial_update 部分列更新功能,可以保证 BIGINT 列只在第一次写入时生成,后续即便写入相同的 STRING 值,对应的 BIGINT 也不会被更新。确保数据写入的幂等性,从而保证数据可以无限次地重复写入。 第二步:字典映射函数 我们实现了字典映射的函数 dict_mapping,其入参包括字典表表名和主键...
2. 列更新(Partial Update),优化性能同时降低资源消耗 StarRocks 的 Join 性能表现很好,不过频繁的 Join 查询会带来计算资源的大量消耗。基于此,vivo IT 部门使用 Flink 将多个维表打平为大宽表,写入 StarRocks 来进行查询,在节省 StarRocks 计算资源的同时,查询体验也更好。
排查下看看日志的log有没有异常输出,如果没有看下自己的任务是不是全量同步(全量同步如果资源不足, ...
{"partial_update":true} 部分更新,只更新有列映射的字段,仅支持主键表 {"insert_ignore":"ignore"} 忽略更新,按主键忽略新数据,仅支持主键表 job.writer.request_read_timeouts 60000 写入等待获取结果时间,默认 60000 毫秒 适用场景:如数据量比较大,写入较慢,会触发 timeout,调大此参数 ...
StarRocks 从 2.3 版本开始,它的 Partial Update 功能其实已经开始公测了,它可以支持通过 Flink Connector 做到部分列的实时更新,我们现在也在测试这个功能。如果这个功能能够真正地被用起来,那么它本身的 OLAP 的性能会是非常好的,能够完全满足我们最终简化运单分析架构的核心诉求。
使用routine load,将用户行为数据导入自增ID表,设置部分列更新 "partial_update" = "true" #2 用户自增ID表建表语句示例 CREATE TABLE `auto_user` ( `did` varchar(64) NOT NULL COMMENT "", `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT "自增id" ...