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查询速度提升10倍!StarRocks在格洛博电商系统的应用实践

   时间:2021-11-12 17:20:03 来源:中国资讯报道网编辑:星辉 发表评论无障碍通道

重庆格洛博电子商务有限公司是一家专注于跨境贸易B2C电子商务公司。格洛博早期主营互联网行业海外流量服务及流量变现,2018年初开始主力运营综合类商城网站,以客户需求为导向,以诚信之道为根本,以优质服务为使命,以物惠全球为愿景,为全球用户提供多元化的互动式购物体验,全方位打造B2C跨境电子商务综合体。

格洛博数据技术团队基于StarRocks建立一个实时分析系统。生产环境引入StarRocks后,查询速度得到明显提升,较StarRocks上线前提升至少10倍以上。

业务痛点及技术挑战

格洛博作为一家自研电商平台的电子商务公司,自主研发了广告效果分析系统、订单管理系统、供应商管理系统、采购管理系统、仓储管理系统、物流管理系统等,多个系统各类明细数据筛选条件较多,实时数据自定义多维度分析报表较多,包括广告数据分析、销售订单分析、供应商分析、采购订单分析、库存分析、物流分析等等。

目前公司业务需求在技术实施过程中,由于业务增长较快,团队研发能力无法快速跟上,大量业务依托于MySQL实现,主要存在技术难点如下:

1.数据量大:业务明细数据较多,总体达10亿数据以上;

2.多表join:各类多维度分析报表较多,涉及多个大表join;

3.实时分析:业务依据广告效果投放,实时分析订单变化,及时调整广告预算;

4.实时监控:动态监控下单流程行为,实时分析系统异常;

5.日志数据:日志类与业务类数据同时存在于一体,没有区分冷热数据,导致MySQL性能下降。

基于以上技术难点,我们期望寻找到可替代MySQL的数据库,或建立一个OLAP实时分析系统,提供一套快速、稳定的实时数据服务。

技术选型

为解决实时分析的时效性,同时又能保证数据快速写入查询,先后调研了TiDB、ClickHouse、StarRocks,汇总如下:

TiDB:一款定位于在线事务处理/在线分析处理(HTAP)的融合数据库产品,可替换MySQL,但生产环境要求配置较高,同时替换现有的MySQL数据库成本高。

ClickHouse:一款开源的OLAP列式分析系统,可单独部署不影响现有架构,面向大宽表,支持MySQL外表,但无法支持好多表join,同时现有的业务SQL也需要一定部分改写,运维相对复杂。

StarRocks:一款新一代极速MPP分析型数据库,可单独部署不影响现有架构,可多表join,实时数据查询分析快,现有业务SQL基本无需改写,支持MySQL外表,运维简单,同时支持高并发、冷热数据分离。

综上所述,决定使用StarRocks建立一个实时分析系统。

数据同步

如上图所示,我们使用Canal+Kafka方式实时将MySQL同步到StarRocks。Canal是阿里巴巴开源的一个Mysql binlog同步工具,通过Canal我们可以把Mysql的数据同步到Kafka,在Kafka中数据是用Json的格式生成的,然后用StarRocks的Routine Load方式消费Kafka数据同步到StarRocks。历史数据通过创建MySQL外部表,使用INSERT SELECT方式导入到StarRocks。

冷热数据存储

实际使用StarRocks过程中,我们采用SSD/NVME+HDD实现冷热数据分离存储,SSD/NVME存储今年数据,HDD存储往年数据。同时StarRocks也支持冷热数据自动迁移的功能,相关建表参数可参考storage_medium、storage_cooldown_time等。

StarRocks在各场景中应用

1.自定义多维度分析:业务人员自定义各种维度时,系统自动化动态多表join,通过查询StarRocks快速响应查询结果;

2.多条件明细数据查询:实现了时间跨度范围大的订单数据、物流数据快速查询;

3.定时导出明细数据:实现了时间跨度范围大的明细数据快速导出;

4.日志数据存储:利用StarRocks动态分区特性,大量操作日志存储于StarRocks,解决了日志类与业务类数据同时存储在MySQL导致的性能下降问题。

StarRocks上线效果

未使用StarRocks前,我们一直使用MySQL处理所有数据,包括了实时数据分析,技术部门经常收到业务部门的系统提速诉求,上线StarRocks后,提速诉求已基本没有,上线前后SQL查询对比结果如下表:

综上表所述,在引入StarRocks后,查询速度得到明显提升,目前生成环境使用至少10倍以上。

遇到问题及解决方案

1.SQL查询GROUP BY:由于MySQL的sql_mode去掉了ONLY_FULL_GROUP_BY,转移StarRocks测试过程中存在查询报错“SELECT list is not in GROUP BY clause and contains nonaggregated column”,修改已有SQL即可解决;

2.varchar长度问题:MySQL的长度以字符数计算,而StarRocks以字节计算,处理方案则是在生成创建StarRocks的SQL时,长度设置为原基础上的2倍;

3.es外部表字符串部分显示为null:StarRocks创建Elasticsearch外部表时,属性参数enable_docvalue_scan默认为true,将其设置为false即可;

4.动态创建分区不支持时间戳int型字段:StarRocks动态创建分区支持date、datetime字段,目前我们将时间戳int型字段修改为datetime字段存储,当然可以另外增加一列处理。(作者:林元猛,重庆格洛博技术负责人,负责产品技术实现、系统架构设计等)

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