StarRocks의 도입 배경과 성능 최적화

이 게시물은 데이터 통합 프로세스가 ETL에서 ELT로 전환됨에 따라 StarRocks OLAP 엔진의 중요성과 성능 최적화 전략에 대해 설명합니다.

StarRocks와 ClickHouse 비교

• StarRocks는 뛰어난 JOIN 기능과 다양한 데이터 조합 지원
• 클라우드 환경에 적합한 분산 스토리지 및 오토 스케일링 지원
• ClickHouse 대비 GROUP BY 성능 우수

성능 최적화 전략

• 파티셔닝, 버킷팅, 정렬 키 최적화로 데이터 분산과 프루닝 극대화
• 데이터 스큐 관리로 병목 완화
• Iceberg 연동과 캐싱 메커니즘 활용
• materialized view를 통한 쿼리 성능 향상

내부 아키텍처와 모니터링

• FE와 BE, CN 노드로 구성된 Shared-nothing 및 Shared-data 클러스터 구조
• LSM 트리 기반 스토리지 엔진과 인덱스 전략
• Grafana를 이용한 클러스터 상태 모니터링과 AuditLoader로 쿼리 분석