引言

在大数据时代，选择一个高性能的分析数据库对业务的成功至关重要。StarRocks作为一款次世代MPP（Massively Parallel Processing）数据库，以其卓越的实时分析和多维分析能力而闻名。本篇文章将带您探讨StarRocks的安装与使用，并探讨其作为快速向量数据库的潜力。

什么是StarRocks

StarRocks是一种高度并行的分析数据库管理系统，专为多维分析、实时分析和临时查询而设计。它凭借其向量化执行引擎，在ClickBench基准测试中展现了卓越的性能，被广泛应用于各种分析场景。

特性与优势

子秒查询响应：利用向量化引擎，StarRocks可以提供极快的查询响应时间。
多维度分析：支持高效处理多维度的数据分析任务。
实时分析：具备强大的实时数据分析能力，适合动态数据场景。
灵活的查询能力：支持复杂的ad-hoc查询，适合多种业务需求。

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文中使用版本为3.2.4，可通过官网自行下载
准备部署文件 | StarRocks
文章中使用的是存算一体架构，starrocks也支持存算分离架构

安装与配置

要开始使用StarRocks，我们首先需要设置必要的软件环境。以下是安装步骤：

1. # 安装Python MySQL客户端
   
2. pip install pymysql

复制代码

测试语句

1. CREATE DATABASE example_db;
   
2. 
   
3. USE example_db;
   
4. 
   
5. -- 新建用户并授权
   
6. 
   
7. create user 'testuser'@'%' IDENTIFIED by '123456';
   
8. 
   
9. GRANT all ON databasename.* TO 'testuser'@'%';
   
10. 
    
11. -- 仅包含一个 BE,所以需要加PROPERTIES( "replication_num" = "1" )
    
12. 
    
13. CREATE TABLE user_access (
    
14. 
    
15.     uid int,
    
16. 
    
17.     name varchar(64),
    
18. 
    
19.     age int,
    
20. 
    
21.     phone varchar(16),
    
22. 
    
23.     last_access datetime,
    
24. 
    
25.     credits double
    
26. 
    
27. )
    
28. 
    
29. PROPERTIES( "replication_num" = "1" );
    
30. 
    
31. CREATE TABLE orders1 (
    
32. 
    
33.     order_id bigint NOT NULL,
    
34. 
    
35.     dt date NOT NULL,
    
36. 
    
37.     user_id INT NOT NULL,
    
38. 
    
39.     good_id INT NOT NULL,
    
40. 
    
41.     cnt int NOT NULL,
    
42. 
    
43.     revenue int NOT NULL
    
44. 
    
45. )
    
46. 
    
47. PRIMARY KEY (order_id)
    
48. 
    
49. DISTRIBUTED BY HASH (order_id)
    
50. 
    
51. PROPERTIES( "replication_num" = "1" )
    
52. 
    
53. ;
    
54. 
    
55. CREATE TABLE orders2 (
    
56. 
    
57.     order_id bigint NOT NULL,
    
58. 
    
59.     dt date NOT NULL,
    
60. 
    
61.     merchant_id int NOT NULL,
    
62. 
    
63.     user_id int NOT NULL,
    
64. 
    
65.     good_id int NOT NULL,
    
66. 
    
67.     good_name string NOT NULL,
    
68. 
    
69.     price int NOT NULL,
    
70. 
    
71.     cnt int NOT NULL,
    
72. 
    
73.     revenue int NOT NULL,
    
74. 
    
75.     state tinyint NOT NULL
    
76. 
    
77. )
    
78. 
    
79. PRIMARY KEY (order_id,dt,merchant_id)
    
80. 
    
81. PARTITION BY date_trunc('day', dt)
    
82. 
    
83. DISTRIBUTED BY HASH (merchant_id)
    
84. 
    
85. ORDER BY (dt,merchant_id)
    
86. 
    
87. PROPERTIES (
    
88. 
    
89.     "enable_persistent_index" = "true",
    
90. 
    
91. "replication_num" = "1"
    
92. 
    
93. );
    
94. 
    
95. CREATE TABLE detail (
    
96. 
    
97.     event_time DATETIME NOT NULL COMMENT "datetime of event",
    
98. 
    
99.     event_type INT NOT NULL COMMENT "type of event",
    
100. 
     
101.     user_id INT COMMENT "id of user",
     
102. 
     
103.     device_code INT COMMENT "device code",
     
104. 
     
105.     channel INT COMMENT "")
     
106. 
     
107. ORDER BY (event_time, event_type)
     
108. 
     
109. PROPERTIES( "replication_num" = "1" );
     
110. 
     
111. CREATE TABLE aggregate_tbl (
     
112. 
     
113.     site_id LARGEINT NOT NULL COMMENT "id of site",
     
114. 
     
115.     date DATE NOT NULL COMMENT "time of event",
     
116. 
     
117.     city_code VARCHAR(20) COMMENT "city_code of user",
     
118. 
     
119.     pv BIGINT SUM DEFAULT "0" COMMENT "total page views"
     
120. 
     
121. )
     
122. 
     
123. AGGREGATE KEY(site_id, date, city_code)
     
124. 
     
125. DISTRIBUTED BY HASH(site_id)
     
126. 
     
127. PROPERTIES( "replication_num" = "1" );
     
128. 
     
129. CREATE TABLE orders4 (
     
130. 
     
131.     create_time DATE NOT NULL COMMENT "create time of an order",
     
132. 
     
133.     order_id BIGINT NOT NULL COMMENT "id of an order",
     
134. 
     
135.     order_state INT COMMENT "state of an order",
     
136. 
     
137.     total_price BIGINT COMMENT "price of an order"
     
138. 
     
139. )
     
140. 
     
141. UNIQUE KEY(create_time, order_id)
     
142. 
     
143. DISTRIBUTED BY HASH(order_id);
     
144. 
     
145. PROPERTIES( "replication_num" = "1" );
     
146. 
     
147. DESCRIBE user_access;
     
148. 
     
149. SHOW CREATE TABLE user_access;
     
150. 
     
151. -- 从本地文件导入数据
     
152. 
     
153. CREATE TABLE `table1`
     
154. 
     
155. (
     
156. 
     
157.     `id` int(11) NOT NULL COMMENT "用户 ID",
     
158. 
     
159.     `name` varchar(65533) NULL COMMENT "用户姓名",
     
160. 
     
161.     `score` int(11) NOT NULL COMMENT "用户得分"
     
162. 
     
163. )
     
164. 
     
165. ENGINE=OLAP
     
166. 
     
167. PRIMARY KEY(`id`)
     
168. 
     
169. DISTRIBUTED BY HASH(`id`)
     
170. 
     
171. PROPERTIES( "replication_num" = "1" );
     
172. 
     
173. -- 查看 FE 节点的 IP 地址和 HTTP 端口号。
     
174. 
     
175. SHOW FRONTENDS；
     
176. 
     
177. -- 导入作业
     
178. 
     
179. 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
     
180. 
     
181. select * from table1;

复制代码

接下来，我们将使用一个例子来说明如何在Python中使用StarRocks库。

代码示例

假设我们想要在StarRocks中储存和查询向量数据。以下是一个简单的使用示例：

1. from langchain_community.vectorstores import StarRocks
   
2. 
   
3. # 假设我们通过API代理服务连接到StarRocks数据库
   
4. starrocks_client = StarRocks(api_endpoint="{AI_URL}")  # 使用API代理服务提高访问稳定性
   
5. 
   
6. # 插入样本向量数据
   
7. vector_data = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4]
   
8. starrocks_client.insert_vector("your_vector_table", vector_data)
   
9. 
   
10. # 查询向量
    
11. query_result = starrocks_client.query_vector("your_vector_table", query_vector=[0.1, 0.2, 0.3])
    
12. 
    
13. print("Query Result:", query_result)

复制代码

这段代码展示了如何连接到StarRocks数据库并执行基本的向量插入和查询操作。

常见问题和解决方案

连接超时：在某些地区，由于网络限制，API调用可能会超时。建议使用API代理服务来提高连接的稳定性和速度。
数据插入失败：检查数据库权限设置，并确保数据格式与表结构相匹配。

总结与进一步学习资源

StarRocks作为高性能分析数据库，在实时数据处理和复杂查询场景中展现出色表现。对于想要深入了解StarRocks的开发者，可以参考以下资源：

• StarRocks 官方文档
  
• ClickBench 基准测试结果
  

通过这些学习资源，您可以获得更多关于StarRocks配置、优化和使用场景的深入知识。
参考资料

• StarRocks 官网
  
• ClickBench 基准测试
  

以上就是高性能分析数据库StarRocks的安装与使用详解的详细内容，更多关于StarRocks数据库安装的资料请关注脚本之家其它相关文章！

来源：https://www.jb51.net/database/337215946.htm
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