При всплесках нагрузки: StarRocks Query Cache обеспечивает кратное ускорение

При пиковых нагрузках отчётные и аналитические системы сталкиваются с лавиной схожих агрегирующих запросов: растёт загрузка CPU и увеличиваются задержки. В StarRocks эту проблему решает Query Cache — кэширование промежуточных результатов агрегаций в памяти с их последующим переиспользованием. В реальных сценариях даёт 3–17× ускорение, работает для семантически эквивалентных запросов, перекрывающихся партиций и append-only данных. Внутри — лучшие практики, пример настройки и метрики диагностики.

https://habr.com/ru/articles/956308/

#starrocks #query_cache #olap #mpp #оптимизация_sql #материализованные_представления

[Перевод] Переосмысление материализованных представлений: высокопроизводительный инструмент для единого lakehouse

Материализованные представления в StarRocks упрощают моделирование данных, ускоряют запросы и повышают актуальность данных в lakehouse‑архитектуре. Разбираем базовые возможности MV, три практических сценария — моделирование, прозрачное ускорение и «lake + warehouse» — и даём ссылки на актуальные рекомендации для StarRocks 3.5.

https://habr.com/ru/articles/941588/

#starrocks #материализованные_представления #lakehouse #lakehouseплатформа_данных #data_lake #data_warehouse #ускорение_запросов #инкрементальные_бэкапы #hive #iceberg

[Перевод] StarRocks и Trino: сходства, различия, бенчмарки и кейсы

Проект Trino (ранее PrestoSQL) изначально разработан в Meta, чтобы аналитики могли выполнять интерактивные запросы по широкому спектру хранилищ данных на базе Apache Hadoop. Благодаря эффективной обработке крупных наборов и сложных запросов, а также гибкому подключению к множеству источников данных, Trino быстро стал предпочтительным инструментом аналитики для крупных организаций. Со временем потребности пользователей в аналитике эволюционировали. С ростом мобильного интернета и SaaS-приложений критически важной стала оперативная (в том числе потоковая) аналитика. Компаниям потребовались более производительные движки, поддерживающие большое число одновременных запросов и обеспечивающие низкие задержки. На этом фоне всё больше пользователей стали искать альтернативы. StarRocks как новый аналитический движок получил широкое признание отрасли. Он демонстрирует заметные преимущества по производительности, поддержке высокой степени параллелизма и низкой задержке, привлекая внимание крупных компаний, таких как WeChat , Xiaohongshu (RedNote), Ctrip, Beike и др. Как именно StarRocks формирует свои преимущества? В чём его сходства и различия с Trino? Ниже — подробный разбор.

https://habr.com/ru/articles/939370/

#starrocks #trino #presto #векторизация #simd #материализованные_представления #query_rewrite #data_catalog #lakehouse #lakehouseплатформа_данных

Аварии как опыт. Особенности репликации материализованных представлений в ClickHouse

Однажды поздним воскресным вечером ничто не предвещало неприятностей, пока не поступило сообщение о проблемах с репликацией в продуктовом кластере ClickHouse. В статье поделились опытом восстановления сервиса после сбоя и разобрали репликацию материализованных представлений.

https://habr.com/ru/companies/flant/articles/875510/

#clickhouse #репликация #репликация_данных #materialized_view #материализованные_представления #кластер #повреждения_данных #данные