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StarRocks 3.0 版本介绍
StarRocks 3.0 版本是 StarRocks 倒退历程中的一个重要里程碑，通过两年多的倒退，StarRocks 公布了超过 80 个版本，回顾过去：
在 1.x 版本中，StarRocks 的倒退主线是性能优化，通过向量化执行引擎、CBO、全局低基数字典等个性，在行业中建立了性能标杆。
在 2.x 版本中，StarRocks 针对实时和数据湖剖析场景做了深刻的打磨，Primary Key 模型解决实时场景下宽表的更新和查问性能问题；StarRocks 反对了 Apache Iceberg/ Apache Hudi/Delta Lake 等数据湖表面查问；此外，基于 Pipeline 引擎的资源组性能能够帮忙用户进行细粒度的资源管控，隔离不同类型负载的资源应用，帮忙用户实现 OLAP 层的极速对立。
在 3.x 版本中，StarRocks 将开启从 OLAP 到 Lakehouse 演进的新篇章。通过全新的存算拆散架构，帮忙用户升高存储老本，晋升计算弹性，通过物化视图来实现湖仓交融、流批一体的 ELT 流程，最终实现在凋谢的湖仓架构下比数仓更好的性能和时效性。
新增外围性能介绍
1 存算拆散
StarRocks 3.0 版本最重要的变动是架构上反对了存算拆散模式。在该模式下数据将会长久存储在近程对象存储或 HDFS 上，而将本地磁盘作为缓存应用。存算拆散架构下用户能够动静增加或删除计算节点，实现秒级的扩缩容能力，并反对表级别的缓存生命周期治理；在本地缓存命中的状况下，能够取得与存算一体架构雷同的性能。
2 全新 RBAC 权限框架
新版本提供了残缺的 RBAC(Role-based Access Control) 权限治理反对，在兼容之前的 IBAC(Identity-based Access Control) 模型根底上，RBAC 模型能够通过角色来治理一组对象权限，而后把权限赋给对应的用户，这样极大升高受权的治理老本，也能够更灵便不便的批改 / 回收权限。
您能够通过 StarRocks 的预制角色 db_admin, cluster_admin, user_admin, public 给系统管理员配置根底的权限模版。也能够自定义角色，并通过角色的继承来满足不同组织构造的需要。同时，StarRocks 反对了默认激活角色 (Default Role)，在用户领有多个角色时，举荐默认激活最小角色，如遇非凡场景，手动激活高级角色，从而实现最小权限准则，避免误用。
3.0 版本新增了 40+ 种权限项，笼罩了物化视图，资源组，UDF 等多种对象，也反对了对 External catalog 进行对立的权限治理，能够像治理外部表一样治理表面的各类权限。
3 物化视图加强
3.0 版本在物化视图方向进一步加强了离线场景能力，通过预计算来晋升查问并发，升高提早。
在物化视图构建方面，反对了 CTE、SELECT *、UNION 算子；在可观测性上，优化了 show materialized view 的信息展现，让物化视图的构建过程更清晰；在查问改写上，针对多表关联，包含反对 cross join、outer join 和 delta join 的查问改写；在物化视图刷新上，反对对 Hive catalog 的分区数据变动感知来主动进行分区级别刷新。
4 Trino 方言兼容
[Preview] 对于数据湖剖析场景，StarRocks 3.0 提供了反对 Trino SQL 查问兼容的预览版，能够将 Presto/Trino 的 SQL 主动重写为 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 的性能，只须要创立一次 Catalog，就能够将 Trino 查问无缝切换，感触极速数据湖剖析体验。
5 Primary Key 反对更丰盛的 Update/Delete 语法
Primary Key 在 2.x 版本中曾经逐步打磨成熟，但更新的语法还是以导入的模式进行 Upsert 操作为主，在 3.0 版本中反对了更丰盛的 update/delete 语法，包含应用 CTE(Common table expression) 和多表的援用。例如你能够通过一个 with 语句计算出子查问后果，而后抉择其中的局部列来更新到另一张表中，这种通用 Update 语句能够让替换 Oracle 等传统数据库变得更加容易。
6 导入主动创立分区
为了晋升分区创立的易用性和灵活性，StarRocks 自 3.0 版本起反对分区表达式和导入主动创立分区的性能。您只须要在蕴含工夫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）。借助这种应用表达式（date_trunc/time_slice）分区形式，您不须要事后创立出大量分区，StarRocks 会在写入新数据时依据理论数据主动创立对应分区。
7 其余优化
- [Preview] 反对算子落盘，解决因为内存不足导致的大查问失败问题，反对聚合，关联和排序操作。
- 反对 AUTO_INCREMENT 自增列性能，主动生成表内全局惟一 ID。
- [Preview] 反对 JDBC Catalog。
- Query Cache 反对更多查问场景，包含各种 bucket-shuffle/broadcast 等 join 场景。
- 动静自适应并行度，能够依据查问并发自适应调节 pipeline_dop。
- 导入反对更丰盛的 CSV 格局参数，包含 skip_header、trim_space、enclose 和 escape。
- Primary Key 模型表反对独自指定排序键，减速非主键的查问。
- 欠缺大查问定位能力，通过 show proc ‘/current_queries/’ 命令能够查看以后查问的 CPU 内存应用状况，减少大查问日志。
- 优化 SQL 解析阶段的报错信息，让查问的报错地位更明确，报错更清晰。
8 相干链接
- Release Notes 3.0：https://docs.starrocks.io/zh-cn/main/release_notes/release-3.0
- 存算拆散：https://docs.starrocks.io/zh-cn/3.0/administration/deploy_sha…
- 全新 RBAC 权限框架：https://docs.starrocks.io/zh-cn/3.0/administration/privilege_…
- 物化视图加强：https://docs.starrocks.io/zh-cn/3.0/using_starrocks/Materiali…
Primary key 反对更丰盛的 Update/Delete 语法：
Update：https://docs.starrocks.io/zh-cn/3.0/sql-reference/sql-stateme…
Delete：https://docs.starrocks.io/zh-cn/3.0/sql-reference/sql-stateme…
- 主动创立分区：https://docs.starrocks.io/zh-cn/3.0/table_design/automatic_pa…
在这个版本中，115 位贡献者 一共提交了 2065 个 commits，感激他们：
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