特性

1.0版本

1.1版本

优化效果

1

性能优化

正式发布向量化引擎，查询性能提升，但不稳定

默认开启向量化引擎

查询性能提升：
1. SSB整体提升3倍；

2.TPCH整体提升4.5倍。

2

Compaction优化

高频数据导入场景会出现版本堆积（-235）错误：导入速度大于后端数据merge速度时会阻塞导入

1. 优化compaction选择版本的策略，避免一次处理选择大量版本而导致线程阻塞

2. 主动compaction，杜绝版本堆积错误

高QPS数据导入场景下，处理延时由200ms降低至50ms

3

LTS与发版周期

/

1.1版本未发布较多新功能，主要做bug修复和性能优化。

2位版本：（2-3个月）包括BUG修复和功能更新（如1.1->1.2）

3位版本：（2-3周）包括BUG修复和稳定优化（如1.2.1->1.2.2）

特性

1.1版本

1.2版本

优化效果

1

冷热分离

采用本地盘/云磁盘实现数据存储：

3副本；

单位存储成本高，无弹性；

难以根据业务需求来计算存储成本；

云磁盘甚至达到9副本

1. 支持对象存储：纠删码；单位存储成本低；无限付费；按需付费

2. Rowset级别的冷热分离（Tablet下以不同Rowset存储冷数据和热数据）

3. 冷数据支持导入、查询、schema change

4. 创建存储策略，制定数据冷却的时间和位置，支持分区级别

5. 后续优化：当前对象存储副本数和本地副本数一致，后续会优化为单副本；通过缓存机制使得对象存储中的历史数据第一次查询时间可能较长，但进行第二次查询的性能等同于本地盘效果

1. 存储成本降低70%；

2. 场景：可以将历史数据冷存到对象存储上，牺牲查询性能以换取存储成本的降低。

2

New unique key

Unique 模型，数据按主键做更新，merge-on-read机制，计算和查询过程中进行大量归并、排序、比较等操作，无法了解非KEY列的谓词下推，性能较差

1. 基于主键索引，在做数据导入时在索引中查找并标记状态记录在delete bitmap中，数据读取时先通过delete bitmap过滤，减少读取时的归并排序

2. 高频导入场景，会产生多个版本数据，如果每个版本查找主键效率较低，通过添加索引可快速检索所需主键

3. merge-on-write，将归并等处理放在写入阶段，提升查询阶段的性能

1. 写入性能降低30%；

（append->append+lookup）

2. 查询性能提升10倍，接近明细模型的查询效率

3. 适合场景：对写入压力不大，查询性能要求高的场景

3

Light schema change

无法支持上游schema变更（如加减列），schema同步延迟在分钟级别，会造成数据堆积

1. 轻量级schema change

2. 只修改FE元数据

3. 毫秒级的加减列更新

4. 底层数据不动

5. tablet下放到rowset级别，对应标记schema，写入rowset时，如果schema变更，会使用新的schema写新的rowset，数据查询时保证每一个rowset的schema自解释

1. 支持同步元数据变更

2. 适合场景：上游数据通过CDC同步到下游，上游业务数据经常变更，schema变更情况的场景

4

New mem tracker

内存统计不完善，大查询会导致进程OOM，BE挂掉

1. 自动统计内存开销

2. 进程级内存限制，防止OOM

3. 查询级别内存限制

4. 查询内存超限时会自动取消查询

5. 算子级别内存统计，提升可观测性

通过内存限制，避免进程OOM，减少集群节点故障

5

Multi catalog

查询外表需手动创建外表table，使用不方便

1. 对应多数据源的catalog

2. 只需建立连接就可以自动同步外表