StarRocks 物化视图刷新流程和原理--技术头条 -- 微博大V帮你宣传技术博文开发者头条码农头条

【简介】

物化视图通过预计算显著提升查询性能，其刷新方式分为全量刷新和增量刷新。全量刷新适合一致性要求高的场景，增量刷新则高效应对数据变更。StarRocks独特的分布式引擎和自动优化策略，让数据处理更高效。你更倾向用哪种刷新方式？

由 @技术头条 11小时前 / 原作者微博：@crossoverJie / 0个评论

赞过的人： @IT技术博客大学习

StarRocks 元数据采用分层设计：前端负责 SQL 解析和优化，元数据存储在后端，通过 Raft 协议实现高可用和一致性。其灵活的分布式架构，保证了查询效率和系统稳定性，适用于大规模数据分析场景！

by @技术头条 11小时前查看详情

本文详细介绍了在本地搭建 StarRocks 开发环境的步骤，包括启动前端（FE）和后端（BE）的配置及调试方法。通过本地启动 FE 并使用 Docker 运行 BE，实现了本地调试和测试。作者分享了常见问题解决方案，如端口冲突和网络配置问题，为 StarRocks 开发环境搭建提供了实用指南。

by @技术头条 2024-11-02 16:42 查看详情

本文深入探讨了几种思维框架，包括28原理、谬误推导和终局思维等，帮助在决策中聚焦关键因素，判断信息真伪。文章还列举了常见误区，如误把相关性当因果、从众心理和情绪化决策等，提醒在信息泛滥中保持清晰的逻辑思维。通过案例分析，这些思维模式能有效提升问题解决和决策的效率。

by @技术头条 2024-11-02 16:25 查看详情

本文介绍了解决问题的通用框架，基于“第一性原理”思考，分为信息收集、建模、判断和策略迭代四步。通过广泛收集经验与原始数据，建立问题模型，量化核心指标并不断优化策略，可以逐步解决复杂问题。框架虽无法保证执行到位，但帮助接近真实问题，为复杂决策提供可靠支持。

by @技术头条 2024-11-02 16:20 查看详情

最近工作上的需要，需要做一个LRU形式管理内存的分配器，首先想到的就是Memcached这个项目。早些年粗略的看过一些，有个大体的了解，这一次看下来发现其LRU算法做了不少的改动。

by @技术头条 2024-03-21 23:21 查看详情

在上一篇文章中，介绍了数据库索引的简单概念，以及B树的结构及核心算法，这一篇将继续介绍B树的变形B+树。

by @技术头条 2024-03-21 23:02 查看详情

这一段时间由于在阅读boltdb代码的缘故，找机会学习了B树及B+树的算法原理，这个系列会花两个篇幅分别介绍这两种数据结构的实现，其用于数据库索引中的基本原理。

by @技术头条 2024-03-21 23:01 查看详情

Redis中为了实现高可用（High Availability，简称HA），采用了如下两个方式：
1、主从复制数据。
2、采用哨兵监控数据节点的运行情况，一旦主节点出现问题由从节点顶上继续进行服务。

by @技术头条 2024-03-13 13:29 查看详情

首先确认问题现象，可以通过服务状态，监控面板、日志信息、监控工具（VisualVM）等，确认问题类型：
1、内存使用率居高不下、内存缓慢增加、OOM等；
2、频繁GC：Full GC等；
发现问题不建议重启，留存状态。

by @技术头条 2024-03-12 22:26 查看详情

这一篇我们回归现实中的MySQL数据库，初步学习具体的SQL优化原则，并尝试从索引底层原理出发，分析为什么会有那么多的“规则”。

by @技术头条 2024-01-13 23:28 查看详情