StarRocks 是⼀款极速全场景 MPP 企业级数据仓库产品，具备⽔平在线扩缩容，⾦融级⾼可⽤，兼容
MySQL 5.7 协议和 MySQL ⽣态，提供全⾯向量化引擎与多种数据源联邦查询等重要特性。StarRocks 致
⼒于在全场景 OLAP 业务上为⽤户提供统⼀的解决⽅案，适⽤于对性能、实时性、并发能⼒和灵活性有较⾼
要求的各类应⽤场景。
StarRocks 在设计之初就秉承了全新的设计理念，致⼒于在极致的性能体验下，满⾜⼤多数分析场景的需
求。⽬前 StarRocks 已在多个⾏业落地，在⾃助数据分析、实时数仓、⽤户画像、实时⻛控、订单分析等场
景都有优秀的表现。
StarRocks 简介
StarRocks 架构
StarRocks 的架构简洁，整个系统的核⼼只有 FE（Frontend）、BE（Backend）两类进程，不依赖任何外
部组件，⽅便部署与维护。同时，FE 和 BE 模块都可以在线⽔平扩展，在 FE 模块中，元数据通过类
Paxos 协议进⾏同步，在 BE 模块中，数据通过 Quorum 机制保证数据⼀致性，数据与元数据以多副本形势
存储，确保整个系统⽆单点。
Client Application
FE-Leader FE-Follower FE-observer
MySQL Protocol
Catalog Manager Catalog Manager
Query Coordinator Query Coordinator
Catalog Manager
Query Coordinator
BE BE BE BE
Execution Engine Execution Engine Execution Engine Execution Engine
Storage Engine Storage Engine Storage Engine Storage Engine
StarRocks
StarRocks 新⼀代极速全场景 MPP 数据仓库
Frontend 是 StarRocks 的前端节点，负责管理元数据、管理客户端连接、查询规划、查询调度等⼯作。FE
根据配置会有两种⻆⾊：Follower 和 Observer，其中 Follower 会通过类 Paxos 的 BDBJE 协议选主出⼀
个 Leader（实现选主需要集群中有半数以上的 Follower 实例存活）。只有 Leader 会对元数据进⾏写操
作，⾮ Leader 节点会⾃动将元数据写⼊请求路由到 Leader 节点。每次元数据写⼊时，必须有多数
Follower 成功才能确认是写⼊成功。Observer 不参与选主操作，只会异步同步并且回放⽇志，主要⽤于扩
展集群的查询并发能⼒。每个 FE 节点都会在内存保留⼀份完整的元数据，这样每个 FE 节点都能够提供⽆
差别的服务。
Frontend
Backend 是 StarRocks 的后端节点，负责数据存储以及 SQL 计算执⾏等⼯作。StarRocks 的 BE 节点都是
完全对等的，FE 按照⼀定策略将数据分配到对应的 BE 节点。在数据导⼊时，数据会直接写⼊到 BE 节
点，不会通过 FE 中转，BE 负责将导⼊数据写成对应的格式以及⽣成相关索引。在执⾏ SQL 计算时，⼀条
SQL 语句⾸先会按照具体的语义规划成逻辑执⾏单元，然后再按照数据的分布情况拆分成具体的物理执⾏单
元。物理执⾏单元会在数据存储的节点上进⾏执⾏，这样可以避免数据的传输与拷⻉，从⽽能够得到极致的
查询性能。
Backend
columnar storage
Executor
(Worker)
columnar storage
Executor
(Worker)
Source SMT
SR Migration Tool
JDBC ODBC H5 APP BI API
Mysql Query
FE ETL
BE
BE
BE
BE
Praser
Analyzer
Transformer
Rewriter
Optimizer
Bdbje MV
View
ETL
Catalog
CBO
columnar storage
Executor
(Worker)
columnar storage
Executor
(Coordinator)
manger
For Operations
HA,Backup&Recovery
CrossData Center Replication
For Availability
Flexible Computing
Disaggregated Storage&Compute
For Cloud Native
SR-Studio
SR-Explorer
For Developer & Analyst
OSS
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