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StarRocks 查询数据流程详解

1. 提交查询语句

2. FE 解析与优化

3. 选择 BE 节点与数据路由

4. BE 数据读取与计算

5. 结果返回

关键优化点总结

示例流程

流程图

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StarRocks 查询数据流程详解

StarRocks 采用分布式 MPP 架构，查询流程涉及 FE（Frontend） 和 BE（Backend） 协同工作，核心流程如下：

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1. 提交查询语句

• 客户端（如 MySQL Client/JDBC）向任意 FE 节点发送 SQL 请求。
• FE 接收请求后，进入解析阶段。

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2. FE 解析与优化

步骤分解：

1. SQL 解析与语法校验

• • FE 的 Parser 将 SQL 解析为抽象语法树（AST）。
  • 校验语法、表/列是否存在、权限等。

1. 逻辑计划生成

• • 将 AST 转换为逻辑计划（Logical Plan），明确操作顺序（如 Scan、Filter、Join、Aggregate）。

1. 优化器处理

• • CBO（Cost-Based Optimizer） 基于统计信息（表大小、列基数等）优化逻辑计划：

• • • 谓词下推（Predicate Pushdown）
    • Join 重排序（Join Reorder）
    • 选择最优聚合策略（单阶段/两阶段聚合）

• • 输出 最优物理执行计划。

1. 分布式计划拆分

• • 将物理计划拆分为多个 Fragment（并行执行单元），每个 Fragment 包含：

• • • Scan 节点（数据扫描）
    • Compute 节点（计算操作）
    • Exchange 节点（跨节点数据传输）。

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3. 选择 BE 节点与数据路由

• 数据本地性优先：
  FE 根据 分区分桶信息 选择存储目标数据的 BE 节点，优先调度到数据所在的 BE 执行（减少网络传输）。
• 分区分桶剪枝：

• • 分区剪枝（Partition Pruning）：
    根据 WHERE 条件过滤无关分区（如日期分区）。
  • 分桶剪枝（Bucket Pruning）：
    根据分桶键（如 user_id）的哈希值定位目标分桶（Tablet）。

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4. BE 数据读取与计算

BE 节点执行流程：

1. 索引加速过滤

• • 前缀索引（Short Key Index）：
    每 1024 行生成一个索引项，通过前缀快速定位数据块。
  • 布隆过滤器（Bloom Filter）：
    对高基数列（如 user_id）快速过滤不满足条件的数据块。
  • 位图索引（Bitmap Index）：
    低基数列（如 gender）的等值过滤加速。

1. 列式读取与向量化计算

• • 按列读取数据（OLAP 场景友好），利用 SIMD 指令 进行向量化计算。
  • 执行过滤（WHERE）、聚合（GROUP BY）、连接（JOIN）等操作。

1. 多阶段聚合

• • 两阶段聚合示例：

• • • Local Aggregation：BE 节点本地预聚合。
    • Global Aggregation：汇总所有 BE 的中间结果，生成最终聚合值。

1. 数据交换（Exchange）

• • 若需跨节点计算（如 Shuffle Join），BE 通过 Exchange 节点 传输数据。

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5. 结果返回

1. 结果汇总：
   最终结果由某个 BE 或 FE 汇总（取决于查询类型）。
2. 返回客户端：
   FE 将结果集返回给客户端。

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关键优化点总结

阶段	优化技术	目的
FE 解析	CBO 优化、谓词下推	减少计算量和数据传输
路由	分区分桶剪枝	减少扫描数据量
BE 读取	前缀索引 + Bloom Filter + 向量化计算	加速过滤与计算
分布式计算	本地化优先 + 两阶段聚合	降低网络开销，提升并行效率

示例流程

SELECT user_id, SUM(amount) 
FROM orders 
WHERE date = '2023-10-01' AND product_id = 100 
GROUP BY user_id;

1. FE 解析 SQL，剪枝 date='2023-10-01' 的分区，定位 product_id=100 的分桶。
2. FE 生成计划：每个 BE 扫描本地分桶 → 本地聚合 → 结果汇总到 Leader BE 做全局聚合。
3. BE 利用前缀索引快速定位数据块，Bloom Filter 过滤 product_id=100 的行。
4. 结果返回客户端。

通过以上流程，StarRocks 实现高性能分布式查询，适合大规模数据分析场景。

流程图