starrocks工作原理
StarRocks，也被称为Apache Doris，是一款高性能的分布式数据仓库。以下是StarRocks（Apache Doris）的工作原理：
1. 数据分布：StarRocks采用Shared-Nothing架构，数据按照指定的规则分布到各个节点上。这种分布方式使得数据既可以在本地进行计算，也可以跨节点进行计算。
2. 节点结构：每个节点都具备存储和计算能力，这种紧密的耦合设计有助于减少网络传输开销，提高本地计算效率。
3. 数据计算：对于跨节点的数据计算，如分布式Join操作，StarRocks通过MPP（Massively Parallel Processing）框架进行处理。
4. 元数据管理：StarRocks的FE（Frontend）负责元数据层的管理，包括所有元数据的存储和查询。BE（Backend）则负责数据存储和本地计算。FE对查询进行规划和分布式调度，并调度BE完成数据导入、Online Schema Change等处理，提供高效的数据服务。
5. 数据模型与存储：StarRocks的数据模型遵循关系模型。它使用严格的数据类型和列式存储引擎，通过编码和压缩技术降低读写放大。这种数据模型有助于提高查询性能。
6. 执行引擎：StarRocks的计算层全面采用了向量化技术，将所有算子、函数、扫描过滤和导入导出模块进行了系统性优化。这种向量化执行方式充分利用了现代CPU的并行计算能力，显著提升了查询性能。
常见mpp数据库7. 架构设计：StarRocks的架构设计融合了MPP数据库和分布式系统的设计思想。通过MPP框架，StarRocks能够充分利用多节点的计算能力，实现整个查询的并行执行，从而提供良好的交互式分析体验。管理员只需要专注于StarRocks系统，无需学习和管理任何其他外部系统。
如需了解更多关于StarRocks（Apache Doris）的工作原理，可以查阅其官方文档或相关社区论坛，获取更全面、准确的信息。

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