Starrocks的表引擎选择及表属性的设置详细说明

1. 表引擎选择
   • OLAP引擎
     • 特点与适用场景：
       • 这是StarRocks中用于数据分析场景的主要引擎。它针对海量数据的复杂分析查询进行了优化，能够高效地处理聚合、分组、排序等操作。例如，在数据仓库场景下，当需要对销售数据进行按地区、时间等维度的统计分析时，OLAP引擎能够快速返回结果。
       • 支持高并发的查询，多个用户同时进行数据分析查询时，系统能够合理分配资源，保证查询性能。
       • 数据存储结构上，它采用列式存储，这种存储方式在处理分析型查询时，只需要读取查询涉及的列，减少了不必要的数据读取，大大提高了查询效率。例如，在查询仅涉及销售额和销售时间的情况下，不需要读取产品名称等无关列的数据。
     • 创建示例：在创建表时，使用ENGINE = OLAP来指定表引擎为OLAP，如CREATE TABLE my_olap_table (... ) ENGINE = OLAP...。
   • 其他引擎（如MySQL引擎）
     • 特点与适用场景：
       • StarRocks也支持MySQL引擎，主要用于兼容MySQL协议，方便与已有的MySQL应用程序和工具进行集成。如果企业有大量基于MySQL开发的应用，并且希望将部分功能迁移到StarRocks或者实现数据共享，MySQL引擎就很有用。
       • 对于一些简单的事务处理或者对MySQL语法有严格依赖的场景，MySQL引擎可以提供熟悉的操作环境。不过，它在复杂分析性能方面相对OLAP引擎会较弱。
     • 创建示例：CREATE TABLE my_mysql_table (... ) ENGINE = MYSQL...（具体语法可能因版本和配置略有差异）。
2. 表属性设置
   • Duplicate Key（重复键）
     • 含义与作用：
       • 当使用DUPLICATE KEY设置（如DUPLICATE KEY (column_name)）时，表示指定列的值在表中可以重复。这在数据加载和处理过程中有重要作用，特别是在处理可能存在重复数据的场景。例如，在日志数据存储中，相同的连接ID（conn_id）可能会在不同时间点出现多次，使用DUPLICATE KEY可以方便地存储这些重复记录。
     • 示例说明：CREATE TABLE test_table (... ) ENGINE = OLAP DUPLICATE KEY (id)...，这里id列的值允许重复。
   • DISTRIBUTED BY HASH（哈希分布）
     • 含义与作用：
       • 通过DISTRIBUTED BY HASH (column_name) BUCKETS n（其中n为桶的数量）的设置，可以将数据按照指定列的哈希值均匀分布到多个桶中。这种分布方式能够提高数据的并行处理能力和查询性能。例如，在一个用户行为分析表中，按照用户ID（user）进行哈希分布，当查询某个用户的行为数据时，系统可以快速定位到包含该用户数据的桶，减少不必要的数据扫描。
     • 示例说明：CREATE TABLE user_behavior_table (... ) ENGINE = OLAP DISTRIBUTED BY HASH (user) BUCKETS 10...，表示将数据按照user列的哈希值分布到10个桶中。
   • Properties属性组（如replication_num、in_memory等）
     • replication_num（副本数）
       • 含义与作用：
         • 设置数据的副本数量，通过"replication_num" = "n"（n为副本数）来指定。副本的存在主要是为了提高数据的可用性和容错性。例如，当某个存储节点出现故障时，其他副本可以保证数据的正常访问。在分布式环境中，合适的副本数设置可以平衡数据安全性和存储成本。
       • 示例说明：CREATE TABLE my_table (... ) PROPERTIES ( "replication_num" = "3"... )，表示表数据有3个副本。
     • in_memory（是否在内存中）
       • 含义与作用：
         • 通过"in_memory" = "true/false"来设置数据是否存储在内存中。设置为true时，可以大大提高数据的读写速度，适用于对性能要求极高且数据量能够适应内存容量的场景。不过，将所有数据存储在内存会增加内存资源的消耗。
       • 示例说明：CREATE TABLE high_performance_table (... ) PROPERTIES ( "in_memory" = "true"... )，表示该表数据存储在内存中。
     • storage_format（存储格式）和enable_persistent_index（持久化索引）
       • 含义与作用：
         • storage_format指定数据的存储格式，不同的存储格式在存储效率、压缩率、读写性能等方面有所不同。enable_persistent_index用于设置是否启用持久化索引。持久化索引可以在系统重启后更快地恢复数据访问，提高系统的稳定性和性能。
       • 示例说明：CREATE TABLE my_table (... ) PROPERTIES ( "storage_format" = "DEFAULT", "enable_persistent_index" = "false"... )，这里使用默认存储格式且不启用持久化索引。
     • compression（压缩）
       • 含义与作用：
         • 通过设置compression属性（如"compression" = "LZ4"）来指定数据的压缩算法。压缩可以有效减少数据存储空间，降低存储成本，同时在一定程度上也可能会影响数据的读写性能。不同的压缩算法有不同的压缩率和性能特点，LZ4是一种快速压缩算法，在压缩和解压缩速度上表现较好。
       • 示例说明：CREATE TABLE storage_efficient_table (... ) PROPERTIES ( "compression" = "LZ4"... )，表示该表数据使用LZ4算法进行压缩。
     • dynamic_partition（动态分区）
     • 功能与原理：
       • 动态分区允许根据数据的某个时间相关列（如日期、时间戳等）自动创建和管理分区。例如，在日志数据存储中，可以按照日期来划分分区。每天的数据自动进入对应的日期分区，这样在查询特定日期范围的日志时，系统可以快速定位到相关分区进行查询，避免全表扫描。
       • 可以设置分区的规则，包括起始分区、分区的时间间隔等。例如，设置起始分区为2024 - 01 - 01，分区间隔为DAY，那么系统会自动从这个日期开始，每天创建一个新分区来存储当天的数据。
     • 配置示例：在创建表时，可以添加如下属性：

PROPERTIES (
           "dynamic_partition.time_unit" = "DAY",
           "dynamic_partition.start" = "2024-01-01",
           "dynamic_partition.end" = "2024-12-31",
           "dynamic_partition.prefix" = "p",
           "dynamic_partition.enable" = "true"
       )

这里设置了分区时间单位为天，起始日期和结束日期，分区名称前缀为p，并且启用了动态分区功能。