2022-11-02 myql-StarRocks-Join 查询优化

本文整理自作者在 StarRocks 线下 MeetUp 的分享，主要介绍 StarRocks 在 Join 查询规划上的经验和探索。文章主要分为四个部分：Join 背景，Join 逻辑优化，Join Reorder，分布式 Join 规划。

有两个大表，都是6kw级别上下的，通过SR然后包装了一个接口对外提供查询，当前的问题是，这样大的join查询会导致BE直接宕机。这个表是个单分区，所以直接查全表没啥问题。最后其实是要输出的是limit 10。我这里是模拟两个表之间的join操作,看下profile。扫描的数据大大减少，还是很牛的，欢迎交流。那么这个limit 10能否下推呢？2. profile日志。看profile就更炸裂了。查询不到一秒出结果。查询不到一秒出结果。

StarRocks几种典型join的理解

第6.3章：StarRocks查询加速——Bucket Shuffle Join

StarRocks 是新一代极速全场景 MPP (Massively Parallel Processing) 数据库。StarRocks 的愿景是能够让用户的数据分析变得更加简单和敏捷。用户无需经过复杂的预处理，可以用StarRocks 来支持多种数据分析场景的极速分析。

背景 我们时常遇到sql执行时间不及预期的情况，为了优化sql达到预期查询时延，我们能够做哪些优化。本文旨在分析查询profile各阶段耗时是否合理以及对应优化方式。 准备 打开profile分析上报。 使用mysqlclient连接starrocks集群， mysql -h ip -P9030 -u root -p xxx 然后输入 ##该参数开启的是session变量，若想开启全局变量可以set global is_report_success=true;一般不建议全局开启，会略微

子查询优化与排序优化

是一个用go语言开发的，用于mysql实时同步到starrocks的工具组件，方便构建实时数仓。

什么是StarRocks？ StarRocks是新一代极速统一的olap新型mpp分析型数据库，全面向量化引擎，全新的CBO优化器，性能强悍，单表查询媲美业界最强悍的clickhouse，支持多表join，支持数据秒级更新； 且同时支持高并发，架构简单，方便运维扩展，完全国产，安全可控，在国内外各行各业已经得到了广泛使用。 StarRocks提供了丰富的数据接入方式：stream load，routine load，broker load，spark load等，对接比如本地文件，对象存储，hdfs，

目录 前言 一.什么是Runtime Filter 二.StarRocks中的Runtime Filter 1.StarRocks中Runtime Filter的简单应用示例： 2.StarRocks中的两种RF Local RF Global RF 三.StarRocks中什么时候会创建Runtime Filter 前言 在众多OLAP数据库设计中，设计者都比较重视SQL的JOIN效率以支持用户更好的实现业务，作为新一代极速全场...

游族网络立足全球化游戏研发与发行，成功推出了《少年三国志》系列、《女神联盟》系列、《盗墓笔记》、《权力的游戏：凛冬将至》、《圣斗士星矢：觉醒》等多款知名游戏产品，在海外积累 1000 多个合作伙伴，发行范围遍及欧美、中东、亚洲及南美等 200 多个国家及地区，全球累计近 10 亿用户。

本文深入探讨了MVC（Model-View-Controller）架构及其在实际开发中的应用，特别是如何将Model层细分为Service层和DAO层，形成Controller、Service和DAO的三层架构。

SQL SERVER表中，找出一行数据的多列中的最大值。使用values子句创建临时的数据集，将每行数据构造为只有一个字段的表，再求最大值。

1.Incompatible types. Found: 'java.lang.Long', required: 'java.lang.Integer' 将Integer count = query().eq("user_id", userId).eq("follow_user_id", followUserId).count();1.将所有的import javax.servlet.http.HttpServletRequest;不需要特意的找这些包，运行的时候看哪个报错就改哪个就行。

本文介绍了如何在Spring Boot项目中集成Redis作为缓存中间件，以优化用户信息管理的性能。首先，通过引入redis依赖，配置Redis连接信息。接着，创建了一个用户管理模块，包括数据库表、实体类、控制器和服务层。在服务层中，通过RedisTemplate实现了缓存逻辑，优先从Redis中查询用户分数，若未命中则从MySQL数据库中获取并缓存到Redis中。最后，通过Postman测试接口，验证了Redis缓存的有效性，首次查询较慢，但后续查询速度显著提升。