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StarRocks 近期公布了 1.15 / 1.16 两个大版本，上面介绍一下新版本的外围性能：
CBO 优化器
执行 SQL 查问时，须要顺次通过查问解析器、分析器、优化器、查问执行层和存储层。查问优化器的输出是逻辑的形象语法树，输入是“最优的”物理执行打算。查问越简单，数据量越大，物理执行打算的好坏对查问性能影响越大，所以成熟的商业数据库都须要一个弱小的、成熟的查问优化器。
相比 StarRocks 旧的优化器：在性能上，CBO 优化器残缺地反对了 TPC-DS 99 条 SQL，反对了更简单的相干子查问；在性能上，CBO 优化器反对了更多的启发式优化规定，能够基于统计信息进行 Cost 估算，能够更精确地进行 Join 左右表调整、Join 多表 Reorder、Join 分布式形式抉择，TPC-H 执行总工夫是旧优化器的 1 /3，局部 TPC-DS 简单查问有 30 到 50 倍的晋升。
StarRocks CBO 优化器通过了外部上亿测试 Case 的测试，通过了 10 多家公司生产环境的验证（截止 2021-07-12），曾经能够稳固地在生产环境中利用。
欢送大家试用：http://doc.starrocks.com/2311684
Hive 表面能力加强
近两个月来，StarRocks 进一步晋升了联邦查问的能力，在之前 Mysql 和 ES 表面的根底上补充了 Hive 表面性能。目前，StarRocks 已反对 Parquet 和 ORC 的文件格式，并且能够同步 Hive 元数据并感知到 Hive metastore 的元数据变更。咱们用 TPC- H 比照了 Presto 和 StarRocks 在等同环境下性能比照，ORC 格局下 StarRocks 查问 Hive 表面的性能大概是 Presto 的 3.35 倍。下图展现 TPC- H 测试后果。
参考文档：http://doc.starrocks.com/2146…
全面向量化导入
截止 1.16 版本，咱们针对 Broker Load/Routine Load/Stream Load 等导入形式以及 Parquet/ORC/Text/Json 等数据格式，实现了全面的向量化。导入性能较 StarRocks 之前版本有 2 - 7 倍的晋升。另外大数据量的导入稳定性也失去了增强。
在几个不同格局的数据集上，咱们比照了向量化导入和非向量化导入的性能差别（以下是一组单 FE，BE，Broker，单线程测试后果，减少 BE 和并行度当前性能还能够线性扩大）：
其余优化
语法优化：
- 反对 create table like 语法。
- 批量分区创立语法反对。
治理性能：
- 查问黑名单，管理员能够禁止指定 pattern 的 SQL。
- 内存应用优化，监控内存治理。
算子优化：
- Cross Join 性能优化，右表较小的场景中，性能均匀晋升 5 倍以上。
导入生态：
- DataX 插件 DataX-StarRocks-Writer，不便各种数据源导入 StarRocks。
- Stream load 反对自定义行分隔符 row_delimiter。
- Routine load 调度优化，能够同时调度 1000 个 routine load 工作。
更多详情能够参考论坛的 Release Notes（https://forum.starrocks.com/c…），也欢送大家给咱们提出贵重的意见，如有什么期待的性能能够退出交换群通知咱们。
