starrocks查看锁表进程

### 如何配置和管理 StarRocks BE 守护进程 #### 配置守护进程 为了确保StarRocks的BE节点能够稳定运行，通常会采用一些工具来作为服务启动器并监控其状态。对于Linux环境下的应用来说，`systemd`是一个非常流行的选择[^2]。 创建一个新的 `systemd service` 文件用于管理StarRocks BE： ```bash sudo nano /etc/systemd/system/starrocks-be.service ``` 在这个文件里定义如下内容: ```ini [Unit] Description=StarRocks Backend Service After=network.target [Service] Type=simple User=root Group=root ExecStart=/path/to/your/bin/start_be.sh --daemon Restart=on-failure RestartSec=10s [Install] WantedBy=multi-user.target ``` 保存退出后加载新的service单元，并启用它以便于开机自启： ```bash sudo systemctl daemon-reload sudo systemctl enable starrocks-be.service ``` #### 管理守护进程 一旦设置了上述的服务文件，就可以利用 `systemctl` 命令来进行日常的操作了。比如启动、停止以及重启该服务： - **启动**：`sudo systemctl start starrocks-be.service` - **停止**：`sudo systemctl stop starrocks-be.service` - **重启**：`sudo systemctl restart starrocks-be.service` - **查看状态**：`sudo systemctl status starrocks-be.service` 另外还可以通过命令行检查BE的状态以确认是否正常工作： ```sql show proc "/backends"; ``` 此SQL语句可以在FE端执行，用来获取当前集群内所有BE的信息列表[^3]。

<think>我们正在讨论StarRocks中日期表的加工方法。根据引用内容，StarRocks是一个MPP架构的OLAP引擎，支持高效的数据处理。日期表是数据仓库中常见的一种维度表，通常包含日期、星期、月份、季度、年份等属性。在StarRocks中创建日期表，我们可以采用以下步骤：1.创建一张表来存储日期维度数据。我们可以使用StarRocks的建表语句，根据需求定义日期字段。2.生成日期数据并导入到表中。生成日期数据可以通过多种方式，例如使用程序生成、使用SQL生成（如果StarRocks支持生成系列函数）等。由于StarRocks支持标准SQL，我们可以考虑使用以下方法生成日期数据：方法一：使用generate_series函数（如果StarRocks支持，但需要注意StarRocks目前版本可能不支持该函数，因此需要验证）方法二：通过其他方式生成，例如使用编程语言（如Python）生成一个日期范围的文件，然后导入到StarRocks中。方法三：在StarRocks中通过递归CTE（公共表表达式）生成，但StarRocks目前对递归CTE的支持有限（截至3.0版本不支持递归CTE）。因此，我们可能需要采用其他方法。以下是一个可行的方案：步骤1：创建日期维度表我们可以创建一个表，包含我们需要的日期相关字段，例如：-date_key:日期主键，格式为YYYYMMDD-date:日期（DATE类型）-day_of_week:星期几（1-7，1表示星期一）-day_of_month:月中的第几天-month:月份-quarter:季度- year:年- is_weekend:是否周末...（其他需要的字段）建表语句示例：```sqlCREATETABLE IFNOT EXISTSdim_date(date_keyINT COMMENT'日期主键，格式YYYYMMDD',date DATECOMMENT '日期',day_of_week TINYINT COMMENT'星期几，1-7，1表示星期一',day_of_monthTINYINT COMMENT'月中的第几天，1-31',monthTINYINTCOMMENT '月份，1-12',quarterTINYINTCOMMENT '季度，1-4',yearINTCOMMENT '年',is_weekend BOOLEAN COMMENT'是否周末') ENGINE=OLAPPRIMARYKEY (date_key) DISTRIBUTEDBY HASH(date_key)BUCKETS8PROPERTIES("replication_num" ="3" );```步骤2：生成日期数据并导入由于StarRocks不支持递归CTE，我们可以通过以下方式生成日期数据：-使用其他数据库（如MySQL）生成日期数据，然后导出并导入到StarRocks。-使用编程语言（如Python）生成一个CSV文件，然后通过StarRocks的导入工具（如StreamLoad）导入。这里提供一个Python生成日期数据的示例代码：```pythonimportdatetimestart_date= datetime.date(2000,1,1) end_date =datetime.date(2030,12,31)withopen('dim_date.csv','w') asf:#写入标题f.write("date_key,date,day_of_week,day_of_month,month,quarter,year,is_weekend\n")current_date= start_datewhilecurrent_date<= end_date:date_key =current_date.strftime("%Y%m%d")#StarRocks的日期格式是YYYY-MM-DDdate_str =current_date.strftime("%Y-%m-%d")day_of_week= current_date.isoweekday()#Monday is1and Sundayis7day_of_month= current_date.daymonth =current_date.monthquarter =(current_date.month -1) //3+1year= current_date.yearis_weekend=1 ifday_of_weekin [6,7]else0f.write(f"{date_key},{date_str},{day_of_week},{day_of_month},{month},{quarter},{year},{is_weekend}\n")current_date+= datetime.timedelta(days=1)```然后使用StarRocks的StreamLoad将CSV文件导入： ```bashcurl --location-trusted -u root: -T dim_date.csv-H"label:dim_date_1"-H"column_separator:," http://<fe_host>:<fe_http_port>/api/<database>/dim_date/_stream_load```注意：需要替换<fe_host>,<fe_http_port>,<database>为实际的值。另外，如果StarRocks版本较新（2.1及以上），也可以使用INSERT INTOVALUES方式插入少量数据，但日期表通常数据量不大（比如从2000年到2030年大约1万多条），所以也可以考虑用INSERT INTOSELECT方式，但需要生成一个数字序列。然而，StarRocks没有直接生成序列的函数，我们可以通过连接系统表（如information_schema.tables）来生成一个序列，但这种方法可能不够灵活。另一种思路：使用StarRocks的bitmap函数生成序列？但bitmap函数主要用于去重统计，不适合生成连续日期。因此，目前推荐使用外部生成的方式。步骤3：在查询中使用日期表生成后，我们可以通过JOIN日期表来获取日期相关的属性。例如：```sqlSELECTd.day_of_week,COUNT(*) ASorder_countFROMfact_orderoJOIN dim_date dON o.order_date =d.dateGROUPBY d.day_of_week; ```以上就是在StarRocks中加工日期表的一种方法。根据引用[2]中提到的，StarRocks对于去重有特殊处理，但日期表作为维度表，通常不会很大，而且我们使用日期作为主键，去重问题不大。另外，引用[1]中提到了物化视图加速查询，我们也可以考虑为日期表创建物化视图，但由于日期表数据量小且不更新，物化视图的必要性不大。因此，我们按照上述步骤即可完成日期表的加工。相关问题：1. StarRocks中如何高效导入维度表数据？2.除了日期表，还有哪些常见的维度表？在StarRocks中如何处理？3. StarRocks中如何维护维度表（例如日期表需要每年扩展）？</think>### StarRocks 日期表加工方法 在 StarRocks 中加工日期表（时间维度表）是数据仓库建设的关键步骤，以下是具体实现方法： #### 1. **创建日期维度表** ```sql CREATE TABLE dim_date ( date_key INT COMMENT '代理键YYYYMMDD', date_actual DATE COMMENT '日期', day_of_week TINYINT COMMENT '周几(1-7)', day_of_month TINYINT COMMENT '月中第几天', month_actual TINYINT COMMENT '月份(1-12)', quarter_actual TINYINT COMMENT '季度(1-4)', year_actual INT COMMENT '年份', is_weekend BOOLEAN COMMENT '是否周末', holiday_flag VARCHAR(10) COMMENT '节假日标识' ) ENGINE=OLAP PRIMARY KEY(date_key) DISTRIBUTED BY HASH(date_key) BUCKETS 8 PROPERTIES ( "replication_num" = "3", "storage_format" = "DEFAULT" ); ``` **关键设计**： - 使用 `date_key` 作为代理键和分布键 - 采用列式存储（OLAP引擎特性） - 设置合理的分桶数（根据数据量调整） #### 2. **数据生成与加载** **方法一：Python 生成CSV后导入** ```python import pandas as pd from datetime import datetime, timedelta start = datetime(2000, 1, 1) end = datetime(2030, 12, 31) dates = pd.date_range(start, end) data = [] for d in dates: data.append({ "date_key": d.strftime("%Y%m%d"), "date_actual": d.strftime("%Y-%m-%d"), "day_of_week": d.isoweekday(), "day_of_month": d.day, "month_actual": d.month, "quarter_actual": (d.month-1)//3 + 1, "year_actual": d.year, "is_weekend": d.isoweekday() > 5 }) pd.DataFrame(data).to_csv("dim_date.csv", index=False) ``` 使用 StarRocks Stream Load 导入： ```bash curl --location-trusted -u root: \ -T dim_date.csv -H "label:date_dim_2023" \ -H "column_separator:," \ http://fe_host:8030/api/db/dim_date/_stream_load ``` **方法二：通过INSERT SELECT生成（需辅助表）** ```sql INSERT INTO dim_date SELECT CAST(date_format(dt, '%Y%m%d') AS INT), dt, DAYOFWEEK(dt), DAYOFMONTH(dt), MONTH(dt), QUARTER(dt), YEAR(dt), DAYOFWEEK(dt) IN (1,7) FROM ( SELECT date_add('2000-01-01', number) AS dt FROM numbers(365*30) -- 生成30年数据 ) t ``` #### 3. **节假日特殊处理** ```sql -- 更新法定节假日 UPDATE dim_date SET holiday_flag = '法定假日' WHERE date_actual IN ('2023-10-01','2023-10-02','2023-10-03'); -- 更新周末调休 UPDATE dim_date SET is_weekend = true WHERE date_actual IN ('2023-09-30'); -- 示例调休日 ``` #### 4. **性能优化建议** 1. **预计算字段**：在ETL过程中提前计算季度、周标识等 2. **使用分区**：对历史日期数据按年分区 ```sql PARTITION BY RANGE(year_actual)( PARTITION p2020 VALUES LESS THAN (2021), PARTITION p2021 VALUES LESS THAN (2022) ) ``` 3. **物化视图加速**：为高频查询字段创建物化视图[^1] ```sql CREATE MATERIALIZED VIEW mv_date_quarter AS SELECT year_actual, quarter_actual, COUNT(*) FROM dim_date GROUP BY year_actual, quarter_actual; ``` #### 5. **典型应用场景** - **时间范围查询**：快速筛选季度/年度数据 ```sql SELECT SUM(sales) FROM fact_orders JOIN dim_date USING(date_key) WHERE quarter_actual = 4 AND year_actual = 2023; ``` - **节假日分析**：对比节假日/工作日表现 ```sql SELECT is_weekend, AVG(order_count) FROM fact_orders GROUP BY is_weekend; ``` > **最佳实践**：日期表通常作为**一次性生成**的静态维度表，建议定期（如每年初）扩展未来日期数据。在MPP架构中，小维度表推荐复制到所有BE节点提升JOIN性能[^2]。