StarRocks的实时物化视图构建能力,结合Flink-Connector的持续增量数据导入,可以在流量类指标计算的建模中,实现DWD明细数据导入完成的同时,DWS聚合指标也同步增量构建完成,极大提升聚合指标产出效率,缩短分层ETL的旅程。 StarRocks提供的Replace_if_not_null能力比较有意思,正如语义所述,只要插入的数据不是null,那么就可以去...
StarRocks的实时物化视图构建能力,结合Flink-Connector的持续增量数据导入,可以在流量类指标计算的建模中,实现DWD明细数据导入完成的同时,DWS聚合指标也同步增量构建完成,极大提升聚合指标产出效率,缩短分层ETL的旅程。 StarRocks提供的Replace_if_not_null能力比较有意思,正如语义所述,只要插入的数据不是null,那么就可以去...
StarRocks的实时物化视图构建能力,结合Flink-Connector的持续增量数据导入,可以在流量类指标计算的建模中,实现DWD明细数据导入完成的同时,DWS聚合指标也同步增量构建完成,极大提升聚合指标产出效率,缩短分层ETL的旅程。 StarRocks提供的Replace_if_not_null能力比较有意思,正如语义所述,只要插入的数据不是null,那么就可以去...
StarRocks的实时物化视图构建能力,结合Flink-Connector的持续增量数据导入,可以在流量类指标计算的建模中,实现DWD明细数据导入完成的同时,DWS聚合指标也同步增量构建完成,极大提升聚合指标产出效率,缩短分层ETL的旅程。 StarRocks提供的Replace_if_not_null能力比较有意思,正如语义所述,只要插入的数据不是null,那么就可以去...
REPLACE_IF_NOT_NULL:这个聚合类型的含义是当且仅当新导入数据是非 NULL 值时会发生替换行为。如果新导入的数据是 NULL,那么 StarRocks 仍然会保留原值。 注意: BITMAP_UNION 聚合类型列在导入时的原始数据类型必须是 TINYINT, SMALLINT, INT, BIGINT。
StarRocks提供的Replace_if_not_null能力比较有意思,正如语义所述,只要插入的数据不是null,那么就可以去替换数据。 如图所示,右侧是个建表示例,里面维度列为日期和Uid,其余3列中SRC表示数据源,另外带了v1,v2两个Metric; 通过2个Insert语句我们可以看到,来自2个Kafka主题的数据源的数据,轻松的实现了同时写入一张表...
·由于源头数据来源于不同的业务系统加工成大宽表,需要通过配置字段的replace_if_not_null支持部分字段更新,另外为了避免Json数据字段增删导致导数失败,需要每个字段指定Json位置。 ·StarRocks导入能力与单条记录的字节数、合并效率有很大关系。为了更高的导入性能,我们把大宽表的按列分拆为两个,更新少的数据放入一个表...
REPLACE:替代,下一批数据中的 Value 会替换之前导入过的行中的 Value。 MAX:保留最大值。 MIN:保留最小值。 REPLACE_IF_NOT_NULL:非空值替换。和 REPLACE 的区别在于对于null值,不做替换。 HLL_UNION:HLL 类型的列的聚合方式,通过 HyperLogLog 算法聚合。
相比之前在聚合模型中使用 replace_if_not_null 的聚合方式,去除了查询阶段的 sort merge,大幅提升了查询性能。但是当前版本使用部分列更新的表不推荐超过 100 列,而且需要 SSD 盘来支持更高的随机 IO。 相关文档参见:https://docs.starrocks.com/zh-cn/main/loading/PrimaryKeyLoad#部分更新...
由于源头数据来源于不同的业务系统加工成大宽表,需要通过配置字段的 replace_if_not_null 支持部分字段更新,另外为了避免 Json 数据字段增删导致导数失败,需要每个字段指定 Json 位置。 StarRocks 导入能力与单条记录的字节数、合并效率有很大关系。为了更高的导入性能,我们把大宽表的按列分拆为两个,更新少的数据放入...