StarRocks 查询优化器深度解析

主要观点总结

StarRocks是一款开源的Lakehouse引擎，支持多种场景的数据分析需求。它拥有高效的查询优化器，通过三个关键优化点提升性能：Multi Left Join Colocate、Global Dict Optimization和Partitioned MV Union Rewrite。此外，StarRocks还提供了Query Feedback、Adaptive Execution和SQL Plan Management等机制来应对cost估计的挑战。StarRocks已被众多顶尖企业采用，并展示了出色的性能。

关键观点总结

关键观点1: StarRocks的发展历史与架构

StarRocks历经三个大版本，采用基于向量化引擎和CBO的极速OLAP数据库架构，分为FE和CN两个核心组件。

关键观点2: StarRocks优化器

StarRocks优化器基于Cascades架构，包括Logical Rewrite、Cost-based Optimization、Physical Rewrite和Feedback Tuning等阶段。它采用多阶段优化流程，并具备三个代表性的优化手段。

关键观点3: StarRocks的三个代表性优化

Multi Left Join Colocate、Global Dict Optimization和Partitioned MV Union Rewrite是StarRocks的三个主要优化手段，旨在提升查询性能。

关键观点4: Cost估计的挑战及解决方案

Query Feedback、Adaptive Execution和SQL Plan Management是StarRocks解决cost估计不准确问题的策略，确保执行计划的优化。

关键观点5: StarRocks的应用与成功案例

StarRocks已被全球超过500家顶尖企业采用，包括中国民生银行、沃尔玛、腾讯等，覆盖多个行业领域，并展示了出色的性能。

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