16｜性能上如何优化数据查询？

1. StarRocks提供了基于Cascades框架的CBO（Cost-based Optimizer），通过CBO分析各种数据信息，来评估成本，帮助选出最经济的查询计划，提高复杂查询的速度和效果。 2. StarRocks会自动构建基于排序列的稀疏索引，并可以显式地创建位图索引和布隆过滤器索引，这些索引结构可以减少索引的大小，提高查询效率。 3. StarRocks的高性能原因还包括选择最优的查询计划、减少需要扫描的数据、选择合适的Join方式等。 4. 通过SQL可以生成CDP用户标签，进行人群圈选，满足中等规模CDP的性能需求。 5. StarRocks的性能测试结果表明，执行复杂查询的SQL基本都在秒到分钟级内执行完成，表现出较好的性能。 6. StarRocks的索引优势和高性能使其成为适合CDP场景的存储引擎，能够满足复杂查询和大规模数据处理的需求。 7. 通过StarRocks提供的高性能，可以实现给特定用户群体推送个性化营销活动的需求，提升营销效果和用户体验。 8. StarRocks的性能优势主要体现在基于代价的优化器CBO、索引结构的优化以及高效的查询执行计划。 9. StarRocks提供了Query Cache机制，可以提升对并发的支持，通过缓存查询过程中的本地聚合中间结果来复用，从而加速查询。 10. StarRocks采用MPP分布式执行框架，通过将任务分散到多个节点上并行执行，充分利用所有执行节点的资源，提高数据处理速度和性能。