StarRocks при каждом импорте данных создаёт новую версию, что со временем приводит к росту числа мелких файлов и падению эффективности запросов. Фоновый процесс Compaction объединяет версии, устраняет дубликаты и сокращает количество I/O. В материале разобраны: архитектура Compaction в…
StarRocks 3.5 приносит точечные улучшения по надёжности, производительности и безопасности: кластерные Snapshot для DR в архитектуре shared-data (разделение хранения и вычислений), оптимизацию пакетной загрузки (Load Spill) для сокращения мелких файлов и пропуска Compaction, более гибкое управление…
This is a hands-on case study of migrating Trip’s UBT from ClickHouse to StarRocks with storage–compute separation. By redesigning partitioning, enabling DataCache and MergeCommit, and backfilling history via SparkLoad, we reduced average query latency from 1.4 s to 203 ms, P95 to 800 ms, cut storage from 2.6 PB to 1.2 PB, and decreased node count from 50 to 40. We detail Compaction tuning, partitioned materialized views, and second‑level elastic scaling without data migration, and compare gohangout…
В сегодняшней, уже третьей по счету, публикации я продолжу делится результатами нагрузочных испытаний вычислительных технологий массивных параллельных вычислений (на Habr уже представлены мои материалы, посвященные сравнению Impala, Trino и Greenplum, в том числе по методике TPC-DS). В этот раз в список решений добавляется Spark, включая работающий с технологией нативных вычислений DataFusion Comet, и набирающий популярность StarRocks. Читать далее