StarRocks采用Range-Hash的组合数据分布方式，也就是我们一直在提的分区分桶方式。1分区StarRocks中的分区是在建表时通过PARTITIONBYRANGE()语句设置，用于分区的列也被称之为分区键，当前分区键仅支持日期类型和整数类型（支持一列或多列）。例如前文中表table01中“PARTITIONBYRANGE(event_time)”，event_time即为分区键。若建表时我们不进行分区，StarRocks会将整个table作为一个分区（这个分区的名称和表名相同）。StarRocks会将数据使用分区进行裁剪，例如按天分区时，每天的数据都会单独存储在一个分区内，当我们使
StarRocks自增ID实现分页优化场景介绍目前StarRocks在不支持自增ID的情况下，对于明细模型的分页查询场景，由于要保证每一次分页查询出来的数据的唯一性，需要我们人为去指定orderby的列，无法利用到StarRocks自身的排序键等特性，造成分页查询场景下，性能并不是很好。有没有一种替代方案能够在外部实现一种自增id，保证每个批次提交的数据都比之前批次的数据的ID大，同时，该ID具有唯一性。并且是一个友好的数据类型（数值型），用来做明细模型的第一列，利用StarRocks的排序键来为分页场景加速。当然是有的。实现方案该方案其实就是利用各种etl工具，例如sparkconnecto
StarRocks自增ID实现分页优化场景介绍目前StarRocks在不支持自增ID的情况下，对于明细模型的分页查询场景，由于要保证每一次分页查询出来的数据的唯一性，需要我们人为去指定orderby的列，无法利用到StarRocks自身的排序键等特性，造成分页查询场景下，性能并不是很好。有没有一种替代方案能够在外部实现一种自增id，保证每个批次提交的数据都比之前批次的数据的ID大，同时，该ID具有唯一性。并且是一个友好的数据类型（数值型），用来做明细模型的第一列，利用StarRocks的排序键来为分页场景加速。当然是有的。实现方案该方案其实就是利用各种etl工具，例如sparkconnecto
一、application.yml（因采用dynamic-datasource-spring-boot-starter动态数据源，所以才是以下配置文件的样式，像redis，druid根据自己情况导入依赖）这个配置文件的场景是把starrocks当成slave库在用。某些大数据慢查询就走starrocks就这样配置好后就可把starrocks当mysql用了#spring配置spring:redis:host:localhostport:6379password:datasource:druid:stat-view-servlet:enabled:trueloginUsername:adminl
1、背景货品活动运营在圈选所需货品清单时，需要操作自助取数、智能运营系统、数据报表等多个系统工具才能完成。需要一个以供给侧盘货为核心需求的盘货工具，实现运营各场景盘货及货品分析诉求，提升运营效率。但是实现起来由以下几个难点。指标复杂。除了常用的聚合函数SUM,MIN,MAX等，还有各种占比、期末、水平等。查询条件灵活。几乎每一列数据都可以作为查询条件进行筛选。常规的数据库无法承担此类查询。数据量大。总计几十亿的数据量。业内比较流行的OLAP数据库主要有ClickHouse和StarRocks。ClickHouse使用成本较高，非标准SQL协议，对JOIN支持不好，对灵活的业务开发并不友好。St
1、背景货品活动运营在圈选所需货品清单时，需要操作自助取数、智能运营系统、数据报表等多个系统工具才能完成。需要一个以供给侧盘货为核心需求的盘货工具，实现运营各场景盘货及货品分析诉求，提升运营效率。但是实现起来由以下几个难点。指标复杂。除了常用的聚合函数SUM,MIN,MAX等，还有各种占比、期末、水平等。查询条件灵活。几乎每一列数据都可以作为查询条件进行筛选。常规的数据库无法承担此类查询。数据量大。总计几十亿的数据量。业内比较流行的OLAP数据库主要有ClickHouse和StarRocks。ClickHouse使用成本较高，非标准SQL协议，对JOIN支持不好，对灵活的业务开发并不友好。St
简述CloudCanal当前最新版本已经支持源端Oracle、SqlServer等主流传统数据库作为源端迁移同步数据到StarRocks来构建实时数仓。本文简要介绍如何快速构建一条Oracle->StarRocks数据链路。技术要点基于StreamLoad的导入方式CloudCanal采用了StreamLoad的方式进行导入，源端的消息会转成字节流，最后会以批量发送的形式通过HTTP协议发往StarRocks。CloudCanal默认采用json格式来进行StreamLoad导入，如果用户内容特殊字符较少，也可以开启csv格式导入，分隔符可以通过参数columnSeparator和lineSe
简述CloudCanal当前最新版本已经支持源端Oracle、SqlServer等主流传统数据库作为源端迁移同步数据到StarRocks来构建实时数仓。本文简要介绍如何快速构建一条Oracle->StarRocks数据链路。技术要点基于StreamLoad的导入方式CloudCanal采用了StreamLoad的方式进行导入，源端的消息会转成字节流，最后会以批量发送的形式通过HTTP协议发往StarRocks。CloudCanal默认采用json格式来进行StreamLoad导入，如果用户内容特殊字符较少，也可以开启csv格式导入，分隔符可以通过参数columnSeparator和lineSe
数据库作为金融信息系统的核心基础设施，历经数十年发展，为金融行业转型升级提供了有力的技术支撑。同时，以银行为代表的金融行业是数据库销售额占比最高的市场，也是对数据库技术依赖度最高、要求最严格的市场。据统计，2021中国数据库市场行业分布中，金融占20.2%，政府占18.4%，互联网14.8%，运营商8.9%。IDC预测，2024年全球数仓的市场规模将达到297亿美元，2019-2024年的年复合增长率将达到12%，其中云上的数仓市场规模将达到181亿美元，2019-2024年的CAGR将达到25.3%。预计2024年，中国数仓市场的规模是168.5亿元，中国大数据平台软件市场规模总体为352.
数据库作为金融信息系统的核心基础设施，历经数十年发展，为金融行业转型升级提供了有力的技术支撑。同时，以银行为代表的金融行业是数据库销售额占比最高的市场，也是对数据库技术依赖度最高、要求最严格的市场。据统计，2021中国数据库市场行业分布中，金融占20.2%，政府占18.4%，互联网14.8%，运营商8.9%。IDC预测，2024年全球数仓的市场规模将达到297亿美元，2019-2024年的年复合增长率将达到12%，其中云上的数仓市场规模将达到181亿美元，2019-2024年的CAGR将达到25.3%。预计2024年，中国数仓市场的规模是168.5亿元，中国大数据平台软件市场规模总体为352.
