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StarRocks 小编导语：

在引入 StarRocks 之前，芒果 TV 的智慧运营平台架构采用云上 EMR 平台，Hive 存储历史数据，Kudu 存储实时数据，用 Presto 做统一的查询引擎。随着业务复杂度增加，该架构面临很大的挑战，架构分散复杂，业务开发运维成本很高，查询性能也逐步遇到瓶颈。在升级到 StarRocks 统一湖仓架构后，极大的简化了整体数据分析架构，同时综合查询性能提升 10+ 倍。

芒果 TV 是湖南广电旗下的互联网视频平台，为年轻用户带来新鲜综艺和内容剧集的高质量长视频内容。小芒是芒果 TV 旗下新潮国货内容电商平台，也是芒果 TV 长视频内容 IP 电商变现之路上的一颗新星。芒果智慧运营平台主要负责芒果 TV 会员、广告业务以及小芒的数据建设，为数据分析人员提供自助的实时数据用户行为分析，业务数据的个性化报表搭建，自定义用户分群计算等数据分析服务，致力于打破数据孤岛，驱动产品和业务智能与增长。

01 原有架构与痛点

智慧运营平台数据源主要有用户行为数据与业务数据。用户行为数据由客户端埋点上报，通过 Flume 发送到 OSS 与 Kafka 原始日志 topic。OSS 数据清洗后写入 Hive，作为离线历史数据。Kafka 数据通过 Flink 实时清洗后写入 Kudu，作为实时数据。业务数据主要是后端服务业务库中的 MySQL 数据，通过自研数据同步平台，实时同步到 Kudu。智慧运营平台使用 Presto 作为查询引擎，将历史数据与实时数据合并，再与业务数据进行关联，提供自助式实时查询服务。

原有的技术架构中，Kudu 存储引擎满足秒级低延迟批量数据插入与实时查询。数据由离线部分（Hive 表）和实时数据（Kudu 表）两部分组成，Kudu 中只保留少部分数据，这样 Kudu 存储引擎数据合并压力会小很多，整个系统也就更加稳定。公司各部门都有自己维护的业务数据表，Presto 的联邦查询能够帮助快速的打通各业务数据。Presto 架构简单，能够快速扩容应对流量压力。

随着数据业务的不断发展，用户查询的数据量、Query 的复杂度，查询并发度都急剧增大，原有架构存在一些问题:

1. Presto 查询性能一般，无法满足业务方希望能快速获取数据的需求。
2. 数据关联组件多、维护成本高。
3. 资源使用成本较高。
4. Presto 高并发支持不够，coordinator 容易成为瓶颈。
5. 缺少 Bitmap 数据类型，在标签计算方面存在一些不足。

02 引入 StarRocks

在 2022 年年底我们开始新的技术架构探讨和规划，我们秉承“既要”、“又要”原则。新的数据架构既要能解决当前架构的问题，又要能够满足未来数仓存算分离与引擎一体化的要求。

数据架构的选择本质上就是数据引擎的选择。那么满足我们“既要”“又要”要求的理想数据引擎需要达到哪些条件呢？下面这些是我们选择新的数据引擎的标准：

高稳定性：在商业产品中，数据平台的稳定性大于一切，抛开系统稳定性去谈查询性能优化毫无意义，我们只有在保障系统高可用的前提下，再去考虑数据查询的效率和性能。

架构简单，维护成本低：最近几年大火的 Iceberg 和 Hudi 开源数据湖解决方案就是因为其维护和管理成本较高，我们最终放弃选择 Iceberg 和 Hudi。

联合查询效率高：在我们业务实践中，仅查询单个大宽表的场景非常少，用户经常需要联合查询多张业务表，这个时候就考验数据引擎 Join 联查效率了，ClickHouse 在单表查询的时候性能极高，但是一旦涉及多表联查，其查询效率就会急剧下降。基于我们业务联合查询占比非常高，我们在数据引擎选择上也就放弃了ClickHouse。

支持联邦查询：因为我们有几千上万张的历史 Hive 表，而且我们的业务也需要这部分数据，所以我们希望新的查询引擎能够和 Presto 一样，支持不同数据源的 Catalog 查询，降低我们整体架构迁移成本。

综合查询效率高：我们目前在使用 Presto 查询的时候有一个问题就是查询耗时长，产品和运营同学会经常反馈查询慢，所以我们希望找到一款查询性能上有极致优化的引擎，能够大大降低查询响应时间，让数据平台能够给使用者提供一个较好的体验。

自生态：尽可能少的依赖外部组件，比如不需要依赖 Hadoop 和 ZooKeeper 等这些庞大的大数据基础组件，整套系统自身就会形成闭环的数据生态。

存算分离：由于业务不断接入和发展，数据越来越多，传统的存算一体方案需要使用到本地磁盘和多副本机制。这就带来了居高不下存储成本，相比之下云厂商的对象存储不仅在成本上只有本地磁盘的 1/10 而且还不需要考虑多副本机制。所以未来的数据引擎，必须是拥有存算分离架构的。

综上所述，我们在 2023 年 Q1 季度对多种数据引擎进行综合调研对比，StarRocks 因其稳定性高、查询速度快并且拥有完备的存算分离架构特点，成为了我们新的数据架构核心引擎最终选择。

具体使用方式如下图所示，行为数据先通过 Flink 清洗后写入 Kafka 清洗日志 topic，再通过 Routine Load 将数据导入 StarRocks。业务数据通过同步平台，采用 Stream Load 导入全量数据+Flink 消费 Canal Binlog 增量数据的方式同步。

03 实践经验总结

1. 实时同步业务库 MySQL 数据到 StarRocks：MySQL 数据会频繁的 update/delete，部分表进行了分库分表设计，全量数据超过 20 亿，且主键为字符串类型。综合内存占用、性能等考虑，采用了主键模型+索引持久化，避免因主键索引占用 BE 内存过大而导致查询内存溢出。
2. 利用物化视图加速查询：针对一些查询频率高，耗时长的查询，构建物化视图，在查询无感知的情况下实现性能加速。一些耗时几十秒到数分钟的查询，利用物化视图加速到 1 秒以内。
3. 利用聚合模型优化数据统计：以明细数据的方式将数据实时导入聚合模型表，完成部分数据指标的聚合，降低统计延时。将原来需要按分钟、小时定时聚合的数据，降低到毫秒级实时聚合。
4. 利用 Bitmap 类型，实现秒级海量用户标签圈选功能：
   在一些需要快速圈人场景下，利用 Bitmap 的位计算可以极大提升效率与降低资源使用。Bitmap 使用要求存入的数据为数字类型，在我们的业务场景中，都是根据用户 uuid/did 来进行选择，需要将字符串类型的 uuid/did 转换为数字类型。利用 StarRocks 的自增列功能，结合主键模型，部分列更新功能，实现全局字典表功能。通过 Bitmap 函数，进行用户标签圈选人数计算、用户导出，将原来耗时数秒甚至数分钟的查询，降低到毫秒级别。

#1 导入数据到用户自增ID表
使用routine load，将用户行为数据导入自增ID表，设置部分列更新 "partial_update" = "true"

#2 用户自增ID表建表语句示例
CREATE TABLE `auto_user` (
`did` varchar(64) NOT NULL COMMENT "",
`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT "自增id"
) ENGINE=OLAP
PRIMARY KEY(`did`)
COMMENT "用户自增ID表"
DISTRIBUTED BY HASH(`did`) BUCKETS 6;

#3 日活跃用户bitmap表建表语句示
CREATE TABLE `active_user` (
`date` int(11) NOT NULL COMMENT "",
`bm_ids` bitmap BITMAP_UNION NOT NULL COMMENT ""
) ENGINE=OLAP
AGGREGATE KEY(`date`)
COMMENT "日活跃用户bitmap表"
DISTRIBUTED BY HASH(`date`) BUCKETS 3;

#4 插入数据到活跃用户表
insert into active_user select date,to_bitmap(b.id) from event a left join auto_user b on a.did=b.did where `date`=20230501;

#5 圈人查询
查询5月1-7号都活跃的用户数
select bitmap_count(bitmap_intersect(bm_ids)) from active_user where `date`>=20230501 and `date`<=20230507;
查询5月1-7号都活跃的用户did：
select b.id,b.did from (select unnest as id from (select bitmap_intersect(bm_ids) as bm_ids from active_user where `date`>=20230501 and `date`<=20230507) t, unnest(bitmap_to_array(bm_ids))) a inner join auto_user b on a.id=b.id;

利用 Query Cache 保存查询的中间计算结果：

1. 智慧运营平台的大部分查询都是不再变更的历史数据+当天的实时数据的合并，在之前的架构中，我们基于查询性能、数据实时性、数据准确性等多方面考虑，进行了复杂的缓存管理。StarRocks 的 Query Cache，能将基于 Per-tablet 计算的中间结果进行缓存，支持针对分区、多版本的缓存机制，极大提高了缓存利用率，提升了查询性能。将原有的智慧运营平台的缓存管理，交由 StarRocks 自身，使得缓存使用更加简单、高效。通过使用 Query Cache，使查询效率提升超过 50%。

选择 Zstd 作为压缩格式：

1. 综合对比了 StarRocks 支持的 4 种压缩格式，基于压缩比/查询导入性能综合对比，我们选择使用了更高性价比的 Zstd 作为数据压缩格式。(Zstd 对比 lz4 压缩比高 20%，查询写入性能低 5% 左右)

根据业务特点调整 Compaction 相关参数：

在以 LSM-Tree 为架构的系统中是非常关键的模块，在前期的测试中，我们也遇到了因 Compaction 不及时带来的多种问题。根据自身业务的数据特点，我们优化数据存储结构，调整导入、Compaction 相关参数，使 Compaction 能够及时顺利完成，保证数据写入与查询的平衡。

04 性能测试

在使用 StarRocks 优化后，我们进行了 SSB 性能测试，也基于实际业务中的一些典型 Query 进行了性能测试，StarRocks 对比原有方案都有明显的性能提升。

SSB 宽表

SSB 多表 Join

实际业务 Query

05 未来规划

StarRocks 在 3.0 版本中推出了存算分离功能，使得 StarRocks 作为云原生数据湖方案成为了可能。存算分离在存储成本、高可用、快速扩缩容都带来了质的提升，我们也计划在未来构建基于 StarRocks 的云原生数据湖仓，以 StarRocks 为底座，构建新一代数据平台。