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Starrocks 物化视图的实现以及在刷新期间能否读数据

news 来源：原创 2025/5/30 6:51:54

背景

本司在用Starrocks做一些业务上的分析的时候，用到了物化视图，并且在高QPS的情况下，RT也没有很大的波动，所以在此研究一下Starrock的实现，以及在刷新的时候是不是原子性的
本文基于Starrocks 3.3.5

结论

Starrocks的物化视图的更新是通过Insert Overwrite的方式实现的，在执行该SQL期间，会新建临时分区并进行替换，最后在替换分区的时候，会进行表加锁操作，所以说物化视图不存在读不到数据的情况。

分析

这里我们只关心主流程，其他的细节直接跳过

物化视图的创建

直接到 Starrocks.g4

createMaterializedViewStatement

这里会用 AstBuilder.visitCreateMaterializedViewStatement 生成 CreateMaterializedViewStatement和MaterializedViewAnalyzer.visitCreateMaterializedViewStatement 方法进行物化视图的解析,主要是解析里面的SQL，并生成物理计划,
之后再走到StmtExecutor.handleDdlStmt 方法:

    private void handleDdlStmt() throws DdlException {try {ShowResultSet resultSet = DDLStmtExecutor.execute(parsedStmt, context);if (resultSet == null) {context.getState().setOk();} else {

最后会走到LoaclMetaStore.createMaterializedView方法：

 @Overridepublic void createMaterializedView(CreateMaterializedViewStatement stmt)throws DdlException {// check mv exists,name must be different from view/mv/table which exists in metadataString mvName = stmt.getTableName().getTbl();String dbName = stmt.getTableName().getDb();。。。createTaskForMaterializedView(dbName, materializedView, optHints);

这个createTaskForMaterializedView方法

有个Task task = TaskBuilder.buildMvTask(materializedView, dbName);方法：

 public static Task buildMvTask(MaterializedView materializedView, String dbName) {Task task = new Task(getMvTaskName(materializedView.getId()));...task.setDefinition(materializedView.getTaskDefinition());task.setPostRun(getAnalyzeMVStmt(materializedView.getName()));task.setExpireTime(0L);if (ConnectContext.get() != null) {task.setCreateUser(ConnectContext.get().getCurrentUserIdentity().getUser());task.setUserIdentity(ConnectContext.get().getCurrentUserIdentity());}handleSpecialTaskProperties(task);return task;}

其中 materializedView.getTaskDefinition 代码如下：

    public String getTaskDefinition() {return String.format("insert overwrite `%s` %s", getName(), getViewDefineSql());}

可以看到这里是insert overwrite的方式.

与此同时，createTaskForMaterializedView还调用TaskManager.createTask方法用来周期性的调度任务

物化视图的执行

上面看到物化视图的执行是通过Insert overwrite的方式实现的，所以
直接找到Starrocks.g4:

insertStatement

通过AstBuilder.visitInsertStatement解析，解析为InsertStmt,最后会转到StmtExecutor.handleDMLStmtWithProfile:

handleDMLStmt||\/
handleInsertOverwrite||\/
InsertOverwriteJobMgr.executeJob||\/
InsertOverwriteJobRunner.run()||\/
InsertOverwriteJobRunner.doLoad()

InsertOverwriteJobRunner.doLoad() 方法如下：

        Preconditions.checkState(job.getJobState() == InsertOverwriteJobState.OVERWRITE_RUNNING);createTempPartitions();prepareInsert();executeInsert();doCommit(false);transferTo(InsertOverwriteJobState.OVERWRITE_SUCCESS);

createTempPartitions(); 这个主要创建临时分区。
prepareInsert/executeInsert 这里主要是进行临时分区的数据写入

doCommit 这会进行分区的替换

     Locker locker = new Locker();if (!locker.lockDatabaseAndCheckExist(db, tableId, LockType.WRITE)) {throw new DmlException("insert overwrite commit failed because locking db:%s failed", dbId);}...targetTable.replacePartition(sourcePartitionNames.get(0), tmpPartitionNames.get(0));...} finally {locker.unLockDatabase(db, tableId, LockType.WRITE);}

不同于之前的数据写入操作,这里会进行锁表的操作，也就是在这期间读写是有互斥的,并且这里面分区(非分区表其实也是有单个分区的存在)的替换都是内存操作，所以会很快。

所以从实现来说，insert overwrite在执行阶段是互斥的，并且只有在元数据操纵期间才会加锁，数据写入阶段是不会加锁的，所以速度是很快的。