StarRocks 是一款高性能分析型數據庫，專為複雜分析場景設計，具備全面的 OLAP 能力。作為新一代 MPP 架構數據庫，StarRocks 集成了列式存儲引擎與向量化執行引擎，支持實時數據攝入與查詢，並提供高併發、低延遲的分析服務。自 2020 年開源以來，StarRocks 已在金融、互聯網、物流等領域廣泛應用，支撐 TB 到 PB 級數據的實時分析需求。

在數據管理方面，StarRocks 提供了表與物化視圖兩種核心數據對象，滿足不同業務場景下的存儲與查詢優化需求。本文將深入探討這兩種數據形態的區別與選擇策略。

一、基礎定義：數據存儲的兩種形態

表（Table） 是數據庫中最基礎的數據存儲單元，以行列結構直接存儲原始數據，例如訂單表、用户表等。數據寫入後，表的內容需要手動更新或通過 ETL 任務維護。

物化視圖（Materialized View） 是一種特殊的數據對象，存儲的是預計算的查詢結果（如聚合、連接等操作後的數據）。例如，將每日訂單總額預計算後保存，後續查詢可直接讀取結果，無需重複計算。

在 StarRocks 中，表支持多種數據模型（明細、聚合、更新等），而物化視圖通過預計算機制加速查詢，並支持自動或手動刷新，與查詢優化器深度集成。StarRocks 的表支持主鍵模型、明細模型和聚合模型，並提供了 Merge-on-Write 和 Merge-on-Read 兩種更新策略，為不同業務場景提供靈活選擇。

二、核心差異：存儲機制與使用場景

1. 數據存儲方式

• 表：存儲原始明細數據，保留所有細節，靈活性高。
• 物化視圖：存儲計算結果（如 SUM、JOIN 結果），犧牲細節換取查詢效率。

2. 數據更新機制

• 表：數據通過 INSERT/UPDATE/DELETE 直接修改。
• 物化視圖：依賴基表數據變化自動刷新（增量/全量），或手動觸發。

3. 查詢性能

• 表：適合原始數據檢索，複雜查詢需實時計算，延遲較高。
• 物化視圖：針對高頻複雜查詢，響應速度提升數倍至數十倍。

自 StarRocks v2.4 版本起，引入異步物化視圖功能以加速複雜查詢，支持多種數據源和場景。StarRocks 的物化視圖支持異步自動刷新，且查詢優化器能自動識別並路由到物化視圖，無需修改 SQL。

與傳統數據庫不同，StarRocks 實現了 CBO（基於成本的優化器）和智能物化視圖選擇算法，能根據查詢成本自動決定是否使用物化視圖，避免了人工干預帶來的複雜性。

三、應用場景對比

1. 適合使用表的場景

• 需要存儲原始明細數據（如日誌、交易記錄）。
• 數據頻繁更新，且查詢模式不固定。
• 需要高靈活性，支持多種維度的即席查詢。

2. 適合使用物化視圖的場景

• 高頻複雜查詢（如多表 JOIN、多層聚合）。
• 對查詢延遲敏感（如實時報表、Dashboard）。
• 計算資源有限，需降低實時計算開銷。

3. 物化視圖的應用場景案例

3.1 京東：電商實時分析場景

• 痛點：

  • 超大規模數據（PB 級訂單表）導致複雜查詢延遲高，如大促期間實時看板卡頓。
  • 多表關聯（訂單、用户、商品）查詢性能差，資源消耗大。

• 解決方案：

  • 使用 StarRocks 創建 異步 物化視圖預計算高頻 JOIN 查詢（如訂單 - 用户聚合表）。
  • 啓用 分區增量刷新，僅更新當天分區數據，歷史分區無需重刷。

• 成果：

  • 複雜查詢響應時間從分鐘級降至秒級，資源消耗降低 50%。
  • 支撐雙 11 實時大屏，P99 延遲穩定在 2 秒內。

3.2 滴滴：湖倉加速與成本優化

• 痛點：

  • Hive 數據湖查詢性能低（平均 30 秒），無法滿足實時決策需求。
  • 直接查詢原始表導致重複計算，存儲成本高。

• 解決方案：

  • 基於 Hive 表創建 外部表 物化視圖，按月聚合行程數據。
  • 結合 BITMAP 聚合優化 COUNT DISTINCT 查詢（如去重司機數）。

• 成果：

  • 查詢性能提升 8 倍，存儲成本減少 35%。
  • 實現湖倉統一查詢，無需數據遷移。

四、如何選擇：關鍵決策因素

1. 數據更新頻率

   • 高頻寫入：表更合適（物化視圖刷新成本高）。
   • 低頻更新：物化視圖可顯著提升性能。

2. 查詢模式是否固定

   • 靈活查詢：選擇表。
   • 固定分析：物化視圖可預計算結果。

3. 存儲與計算成本

   • 物化視圖佔用額外存儲，但節省計算資源；表反之。

實踐建議：

• 對核心報表和 Dashboard，優先使用物化視圖。
• 結合 StarRocks 的異步物化視圖特性，平衡實時性與資源消耗。
• 利用 StarRocks 的物化視圖管理工具（如 SHOW MATERIALIZED VIEWS 和 EXPLAIN VERBOSE 命令）監控視圖使用情況，及時調整冷門視圖。
• 針對頻繁變動的維度表，StarRocks 3.0 版本後的 Rollup 物化視圖提供了更高效的維護機制，建議優先採用。

五、StarRocks 的獨特優勢

1. 智能查詢優化
   自動將查詢路由到最優物化視圖，無需人工干預。StarRocks 的 CBO 優化器能夠根據數據分佈、查詢模式和系統負載動態選擇最佳執行路徑。
2. 高效刷新機制
   支持增量刷新（僅更新變化數據），降低刷新開銷。通過事務日誌和變更跟蹤技術，StarRocks 能精確捕獲基表變更，避免全量重建帶來的資源浪費。
3. 多表聚合能力
   可基於多個基表創建物化視圖，簡化寬表建模流程。StarRocks 支持最多包含 5 張表的 JOIN 物化視圖，大幅簡化複雜分析場景的數據建模工作。
4. 彈性擴展與高可用 （新增）
   StarRocks 採用分佈式架構，支持水平擴展，物化視圖的構建與刷新任務可分佈在多節點並行執行，充分利用集羣資源。同時提供多副本機制，確保數據的高可用性。
5. 統一元數據管理 （新增）
   StarRocks 提供了統一的元數據管理系統，無論是表還是物化視圖，都遵循一致的生命週期管理與權限控制，簡化了運維工作。

六、總結：平衡性能與靈活性

• 表是根基：存儲原始數據，支撐靈活分析。
• 物化視圖是加速器：以空間換時間，優化固定查詢。

兩者結合使用，通過物化視圖加速 80%的高頻查詢，保留表應對 20%的靈活探索需求，實現資源與性能的最優平衡。隨着 StarRocks 持續迭代，未來物化視圖與表管理將帶來更多創新特性：

1. 智能物化視圖推薦：基於查詢歷史自動推薦最優物化視圖創建方案，減輕 DBA 工作負擔。
2. 自適應刷新策略：根據數據更新頻率和查詢模式動態調整物化視圖刷新頻率，實現資源的最優利用。
3. 跨引擎物化視圖：支持對接外部數據源（如 Hive、Iceberg）創建物化視圖，擴展加速能力邊界。

通過持續技術創新，StarRocks 致力於為企業提供更高效、更易用的數據分析平台，以應對數據量和查詢複雜度不斷增長的挑戰。

七、更多學習資源

1. 官方資源：

   • 訪問 StarRocks 精選資料庫，獲取京東、騰訊、順豐等企業實踐細節和落地經驗。

2. 社區與文檔：

   • 參考 StarRocks 物化視圖最佳實踐文檔，學習已驗證的配置方法。