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高性能分析數(shù)據(jù)庫StarRocks的安裝與使用詳解

 更新時(shí)間:2025年03月07日 11:21:38   作者:awsedrfttyuu  
在大數(shù)據(jù)時(shí)代,選擇一個(gè)高性能的分析數(shù)據(jù)庫對(duì)業(yè)務(wù)的成功至關(guān)重要,StarRocks作為一款次世代MPP數(shù)據(jù)庫,以其卓越的實(shí)時(shí)分析和多維分析能力而聞名,下面小編就來和大家聊聊它的具體安裝與使用吧

引言

在大數(shù)據(jù)時(shí)代,選擇一個(gè)高性能的分析數(shù)據(jù)庫對(duì)業(yè)務(wù)的成功至關(guān)重要。StarRocks作為一款次世代MPP(Massively Parallel Processing)數(shù)據(jù)庫,以其卓越的實(shí)時(shí)分析和多維分析能力而聞名。本篇文章將帶您探討StarRocks的安裝與使用,并探討其作為快速向量數(shù)據(jù)庫的潛力。

什么是StarRocks

StarRocks是一種高度并行的分析數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng),專為多維分析、實(shí)時(shí)分析和臨時(shí)查詢而設(shè)計(jì)。它憑借其向量化執(zhí)行引擎,在ClickBench基準(zhǔn)測試中展現(xiàn)了卓越的性能,被廣泛應(yīng)用于各種分析場景。

特性與優(yōu)勢

子秒查詢響應(yīng):利用向量化引擎,StarRocks可以提供極快的查詢響應(yīng)時(shí)間。

多維度分析:支持高效處理多維度的數(shù)據(jù)分析任務(wù)。

實(shí)時(shí)分析:具備強(qiáng)大的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析能力,適合動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)場景。

靈活的查詢能力:支持復(fù)雜的ad-hoc查詢,適合多種業(yè)務(wù)需求。

下載

文中使用版本為3.2.4,可通過官網(wǎng)自行下載

準(zhǔn)備部署文件 | StarRocks

文章中使用的是存算一體架構(gòu),starrocks也支持存算分離架構(gòu)

安裝與配置

要開始使用StarRocks,我們首先需要設(shè)置必要的軟件環(huán)境。以下是安裝步驟:

# 安裝Python MySQL客戶端
pip install pymysql

測試語句

CREATE DATABASE example_db;

USE example_db;

-- 新建用戶并授權(quán)

create user 'testuser'@'%' IDENTIFIED by '123456';

GRANT all ON databasename.* TO 'testuser'@'%';

-- 僅包含一個(gè) BE,所以需要加PROPERTIES( "replication_num" = "1" )

CREATE TABLE user_access (

    uid int,

    name varchar(64),

    age int,

    phone varchar(16),

    last_access datetime,

    credits double

)

PROPERTIES( "replication_num" = "1" );

CREATE TABLE orders1 (

    order_id bigint NOT NULL,

    dt date NOT NULL,

    user_id INT NOT NULL,

    good_id INT NOT NULL,

    cnt int NOT NULL,

    revenue int NOT NULL

)

PRIMARY KEY (order_id)

DISTRIBUTED BY HASH (order_id)

PROPERTIES( "replication_num" = "1" )

;

CREATE TABLE orders2 (

    order_id bigint NOT NULL,

    dt date NOT NULL,

    merchant_id int NOT NULL,

    user_id int NOT NULL,

    good_id int NOT NULL,

    good_name string NOT NULL,

    price int NOT NULL,

    cnt int NOT NULL,

    revenue int NOT NULL,

    state tinyint NOT NULL

)

PRIMARY KEY (order_id,dt,merchant_id)

PARTITION BY date_trunc('day', dt)

DISTRIBUTED BY HASH (merchant_id)

ORDER BY (dt,merchant_id)

PROPERTIES (

    "enable_persistent_index" = "true",

"replication_num" = "1"

);

CREATE TABLE detail (

    event_time DATETIME NOT NULL COMMENT "datetime of event",

    event_type INT NOT NULL COMMENT "type of event",

    user_id INT COMMENT "id of user",

    device_code INT COMMENT "device code",

    channel INT COMMENT "")

ORDER BY (event_time, event_type)

PROPERTIES( "replication_num" = "1" );

CREATE TABLE aggregate_tbl (

    site_id LARGEINT NOT NULL COMMENT "id of site",

    date DATE NOT NULL COMMENT "time of event",

    city_code VARCHAR(20) COMMENT "city_code of user",

    pv BIGINT SUM DEFAULT "0" COMMENT "total page views"

)

AGGREGATE KEY(site_id, date, city_code)

DISTRIBUTED BY HASH(site_id)

PROPERTIES( "replication_num" = "1" );

CREATE TABLE orders4 (

    create_time DATE NOT NULL COMMENT "create time of an order",

    order_id BIGINT NOT NULL COMMENT "id of an order",

    order_state INT COMMENT "state of an order",

    total_price BIGINT COMMENT "price of an order"

)

UNIQUE KEY(create_time, order_id)

DISTRIBUTED BY HASH(order_id);

PROPERTIES( "replication_num" = "1" );

DESCRIBE user_access;

SHOW CREATE TABLE user_access;

-- 從本地文件導(dǎo)入數(shù)據(jù)

CREATE TABLE `table1`

(

    `id` int(11) NOT NULL COMMENT "用戶 ID",

    `name` varchar(65533) NULL COMMENT "用戶姓名",

    `score` int(11) NOT NULL COMMENT "用戶得分"

)

ENGINE=OLAP

PRIMARY KEY(`id`)

DISTRIBUTED BY HASH(`id`)

PROPERTIES( "replication_num" = "1" );

-- 查看 FE 節(jié)點(diǎn)的 IP 地址和 HTTP 端口號(hào)。

SHOW FRONTENDS;

-- 導(dǎo)入作業(yè)

curl --location-trusted -u root: -H "label:123" -H "Expect:100-continue" -H "column_separator:," -H "columns: id, name, score" -T D:\\data\\test.csv -XPUT http://192.168.5.66:8030/api/example_db/table1/_stream_load

select * from table1;

接下來,我們將使用一個(gè)例子來說明如何在Python中使用StarRocks庫。

代碼示例

假設(shè)我們想要在StarRocks中儲(chǔ)存和查詢向量數(shù)據(jù)。以下是一個(gè)簡單的使用示例:

from langchain_community.vectorstores import StarRocks

# 假設(shè)我們通過API代理服務(wù)連接到StarRocks數(shù)據(jù)庫
starrocks_client = StarRocks(api_endpoint="{AI_URL}")  # 使用API代理服務(wù)提高訪問穩(wěn)定性

# 插入樣本向量數(shù)據(jù)
vector_data = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4]
starrocks_client.insert_vector("your_vector_table", vector_data)

# 查詢向量
query_result = starrocks_client.query_vector("your_vector_table", query_vector=[0.1, 0.2, 0.3])

print("Query Result:", query_result)

這段代碼展示了如何連接到StarRocks數(shù)據(jù)庫并執(zhí)行基本的向量插入和查詢操作。

常見問題和解決方案

連接超時(shí):在某些地區(qū),由于網(wǎng)絡(luò)限制,API調(diào)用可能會(huì)超時(shí)。建議使用API代理服務(wù)來提高連接的穩(wěn)定性和速度。

數(shù)據(jù)插入失敗:檢查數(shù)據(jù)庫權(quán)限設(shè)置,并確保數(shù)據(jù)格式與表結(jié)構(gòu)相匹配。

總結(jié)與進(jìn)一步學(xué)習(xí)資源

StarRocks作為高性能分析數(shù)據(jù)庫,在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和復(fù)雜查詢場景中展現(xiàn)出色表現(xiàn)。對(duì)于想要深入了解StarRocks的開發(fā)者,可以參考以下資源:

通過這些學(xué)習(xí)資源,您可以獲得更多關(guān)于StarRocks配置、優(yōu)化和使用場景的深入知識(shí)。

參考資料

以上就是高性能分析數(shù)據(jù)庫StarRocks的安裝與使用詳解的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于StarRocks數(shù)據(jù)庫安裝的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!

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