StarRocks 3.0 新特性介绍

StarRocks 3.0 版本介绍

StarRocks 3.0 版本是 StarRocks 发展历程中的一个重要里程碑，经过两年多的发展，StarRocks 发布了超过 80 个版本，回顾过去：

在 1.x 版本中，StarRocks 的发展主线是性能优化，通过向量化执行引擎、CBO、全局低基数字典等特性，在行业中树立了性能标杆。

在 2.x 版本中，StarRocks 针对实时和数据湖分析场景做了深入的打磨，Primary Key 模型解决实时场景下宽表的更新和查询性能问题；StarRocks 支持了 Apache Iceberg/ Apache Hudi/Delta Lake 等数据湖外表查询；此外，基于 Pipeline 引擎的资源组功能可以帮助用户进行细粒度的资源管控，隔离不同类型负载的资源使用，帮助用户实现 OLAP 层的极速统一。

在 3.x 版本中，StarRocks 将开启从 OLAP 到 Lakehouse 演进的新篇章。通过全新的存算分离架构，帮助用户降低存储成本，提升计算弹性，通过物化视图来实现湖仓融合、流批一体的 ELT 流程，最终实现在开放的湖仓架构下比数仓更好的性能和时效性。

新增核心功能介绍

1 存算分离

StarRocks 3.0 版本最重要的变化是架构上支持了存算分离模式。在该模式下数据将会持久存储在远程对象存储或 HDFS 上，而将本地磁盘作为缓存使用。存算分离架构下用户可以动态添加或删除计算节点，实现秒级的扩缩容能力，并支持表级别的缓存生命周期管理；在本地缓存命中的情况下，可以获得与存算一体架构相同的性能。

2 全新 RBAC 权限框架

新版本提供了完整的 RBAC(Role-based Access Control) 权限管理支持，在兼容之前的 IBAC(Identity-based Access Control) 模型基础上，RBAC 模型可以通过角色来管理一组对象权限，然后把权限赋给对应的用户，这样极大降低授权的管理成本，也可以更灵活方便的修改/回收权限。

您可以通过 StarRocks 的预制角色 db_admin, cluster_admin, user_admin, public 给系统管理员配置基础的权限模版。也可以自定义角色，并通过角色的继承来满足不同组织结构的需求。同时，StarRocks 支持了默认激活角色(Default Role)，在用户拥有多个角色时，推荐默认激活最小角色，如遇特殊场景，手动激活高级角色，从而实现最小权限原则，防止误用。

3.0 版本新增了 40+ 种权限项，覆盖了物化视图，资源组，UDF 等多种对象，也支持了对 External catalog 进行统一的权限管理，可以像管理内部表一样管理外表的各类权限。

3 物化视图增强

3.0 版本在物化视图方向进一步增强了离线场景能力，通过预计算来提升查询并发，降低延迟。

在物化视图构建方面，支持了 CTE、SELECT * 、UNION 算子； 在可观测性上，优化了 show materialized view 的信息展示，让物化视图的构建过程更清晰；在查询改写上，针对多表关联，包括支持 cross join、outer join 和 delta join 的查询改写；在物化视图刷新上，支持对 Hive catalog 的分区数据变化感知来自动进行分区级别刷新。

4 Trino 方言兼容

[Preview] 对于数据湖分析场景，StarRocks 3.0 提供了支持 Trino SQL 查询兼容的预览版，可以将 Presto/Trino 的 SQL 自动重写为 StarRocks 的 SQL，兼容层会针对 Trino 的函数，语法做相应的调整，配合 Multi-catalog 的功能，只需要创建一次 Catalog，就可以将 Trino 查询无缝切换，感受极速数据湖分析体验。

5 Primary Key 支持更丰富的 Update/Delete 语法

Primary Key 在 2.x 版本中已经逐渐打磨成熟，但更新的语法还是以导入的模式进行 Upsert 操作为主，在 3.0 版本中支持了更丰富的 update/delete 语法，包括使用 CTE(Common table expression) 和多表的引用。例如你可以通过一个 with 语句计算出子查询结果，然后选择其中的部分列来更新到另一张表中，这种通用 Update 语句可以让替换 Oracle 等传统数据库变得更加容易。

6 导入自动创建分区

为了提升分区创建的易用性和灵活性，StarRocks 自 3.0 版本起支持分区表达式和导入自动创建分区的功能。您只需要在包含时间函数的分区表达式中，指定一个 DATE 或者 DATETIME 类型的分区列，以及指定分区粒度（年、月、日或小时）。借助这种使用表达式（date_trunc/time_slice）分区方式，您不需要预先创建出大量分区，StarRocks 会在写入新数据时根据实际数据自动创建对应分区。

7 其他优化

[Preview] 支持算子落盘，解决因为内存不足导致的大查询失败问题，支持聚合，关联和排序操作。

支持 AUTO_INCREMENT 自增列功能，自动生成表内全局唯一 ID。

[Preview] 支持 JDBC Catalog。

Query Cache 支持更多查询场景，包括各种 bucket-shuffle/broadcast 等 join 场景。

动态自适应并行度，可以根据查询并发自适应调节 pipeline_dop。

导入支持更丰富的 CSV 格式参数，包括 skip_header、trim_space、enclose 和 escape。

Primary Key 模型表支持单独指定排序键，加速非主键的查询。

完善大查询定位能力，通过 show proc '/current_queries/' 命令可以查看当前查询的 CPU 内存使用情况，增加大查询日志。

优化 SQL 解析阶段的报错信息，让查询的报错位置更明确，报错更清晰。

8 相关链接

Release Notes 3.0 ：https://docs.starrocks.io/zh-cn/main/release_notes/release-3.0

存算分离：https://docs.starrocks.io/zh-cn/3.0/administration/deploy_shared_data

全新 RBAC 权限框架：https://docs.starrocks.io/zh-cn/3.0/administration/privilege_overview

物化视图增强：https://docs.starrocks.io/zh-cn/3.0/using_starrocks/Materialized_view

Primary key 支持更丰富的 Update/Delete 语法：

Update：https://docs.starrocks.io/zh-cn/3.0/sql-reference/sql-statements/data-manipulation/UPDATE

Delete：https://docs.starrocks.io/zh-cn/3.0/sql-reference/sql-statements/data-manipulation/DELETE

自动创建分区：https://docs.starrocks.io/zh-cn/3.0/table_design/automatic_partitioning

在这个版本中，115 位贡献者 一共提交了 2065 个 commits，感谢他们：

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