StarRocks version 2.1

2.1.10

发布日期：2022年6月24日

Bug 修复

修复了如下 Bug：

• 反复切换 Leader FE 节点可能会导致所有导入作业挂起，无法进行导入。#7350
• 使用 DESC 查看表结构时，类型为 DECIMAL(18,2) 的字段会展示为 DECIMAL64(18,2) 类型。#7309
• 导入的数据有倾斜时，某些列占用内存比较大，可能会导致 MemTable 的内存估算超过 4GB，从而导致 BE 停止工作。#7161
• 当 Compaction 的输入行数较多时，max_rows_per_segment 的内部估算会产生溢出，最终导致创建了大量的小 Segment 文件。#5610

2.1.8

发布日期：2022年6月9日

提升改进

• 优化表结构变更 (Schema Change) 等内部处理的并发控制，降低对 FE 元数据的压力，最终减少在高并发、大数据量导入场景下容易发生的导入积压、变慢的情况。#6560 #6804
• 优化高频导入的性能。#6532 #6533

Bug 修复

修复了如下 Bug：

• 对 Routine Load 任务进行 ALTER 操作后，由于 ALTER 操作没有记录全量的 LOAD 语句信息，导致这个导入任务的元数据在做完 Checkpoint 后丢失。#6936
• 停止 Routine Load 任务可能导致死锁。#6450
• BE 导入数据时默认按 UTC+8 时区导入。如果用户机器时区为 UTC，那么用户使用 Spark Load 方式导入的数据的 DateTime 列会多加 8 个小时。 #6592
• GET_JSON_STRING 函数无法处理非 JSON string 类型的值。如果要提取的值是 JSON 对象或 JSON 数组、而不是 JSON string 类型，该函数会直接返回 NULL。当前优化为返回 JSON 格式的 STRING 类型的数据。#6426
• 如果数据量很大，做表结构变更 (Schema Change) 时可能因为内存消耗过多而失败。现允许限制表结构变更中各阶段的内存使用限额。#6705
• 在进行 Compaction 时，如果某列的任意一个值重复出现的次数超过 0x40000000，会导致 Compaction 卡住。#6513
• BDB JE v7.3.8 版本引入了一些问题，导致 FE 启动后磁盘 I/O 很高、磁盘使用率持续异常增长、且没有恢复迹象，回退到 BDB JE v7.3.7 版本后 FE 恢复正常。#6634

2.1.7

发布日期：2022年5月26日

功能优化

对于 Frame 设置为 ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW 的窗口函数，如果计算中某个分区很大，系统会缓存这个分区的所有数据、然后再进行计算，导致消耗大量内存。现优化为这种情况下不再缓存分区的所有数据。5829

Bug 修复

修复了如下 Bug：

• 往主键模型表导入数据时，系统内部保存的每个数据版本对应的创建时间如果不能保持严格增长（比如因为系统时间被往前调整过、或因为相关的未知 Bug），会导致处理出错，从而导致 BE 停止服务。#6046

• 某些图形化界面工具会自动设置 set_sql_limit 变量，导致 SQL 语句 ORDER BY LIMIT 被忽略，从而导致返回的数据行数不正确。#5966

• 执行 DROP SCHEMA 语句，会导致直接强制删除数据库，并且删除的数据库不可恢复。#6201

• 导入 JSON 格式的数据时，如果 JSON 格式有错误（比如多个键值对之间缺少逗号 “,” 分隔），会导致 BE 停止服务。#6098

• 在高并发导入场景下，BE 写磁盘的任务数量积压，可能导致 BE 停止服务。#3877

• 在做表结构变更之前，系统会先进行内存预估。如果该表中 STRING 类型的字段比较多，则内存预估结果会不准确。在这种情况下，如果预估的内存超过了单个表结构更改操作所允许的内存上限，会导致原本能正常执行的表结构更改操作报错。#6322

• 主键模型的表经过表结构变更以后，在数据导入时，可能会报 "duplicate key xxx" 错误。#5878

• 在 Shuffle Join 时，如果使用了低基数优化，可能导致分区错误。#4890

• 当一个 Colocation Group 中包含的表比较多、导入频率又比较高时，可能会导致该 Colocation Group 无法保持 stable 状态，从而导致 JOIN 语句无法使用 Colocate Join。现优化为导入数据时稍微多等一会，这样可以尽量保证导入的 Tablet 副本的完整性。

2.1.6

发布日期：2022年5月10日

Bug 修复

修复了如下 Bug：

• 在进行多个 DELETE 操作后，查询时，如果系统内部使用了低基数优化，则查询结果可能是错误的。#5712
• 在数据写入中的一些特殊阶段，如果 Tablet 进行并完成迁移，数据会继续写入至原先 Tablet 对应的磁盘，导致数据丢失，进而导致查询错误。#5160
• 当 DECIMAL 和 STRING 类型相互转换时，可能会导致精度错误。#5608
• 当 DECIMAL 和 BIGINT 类型相乘时，可能会导致运算结果溢出。此次进行了一些调整和优化。#4211

2.1.5

发布日期： 2022年4月27日

Bug 修复

修复了如下 Bug：

• 原先 Decimal 乘法溢出，计算结果错误，修复后，Decimal 乘法溢出时返回 NULL。
• 统计信息误差较大时，执行计划中 Colocate Join 的优先级可能低于 Broadcast Join，导致实际执行时 Colocate Join 未生效。#4817
• 当 4 张表以上进行 Join 时，复杂表达式规划错误，导致查询报错。
• Shuffle Join 下，如果 Shuffle 的列是低基数列，可能会导致 BE 停止服务。#4890
• SPLIT 函数使用 NULL 参数时，会导致 BE 停止服务。#4092

2.1.4

发布日期： 2022年4月8日

新功能

• 新增 UUID_NUMERIC 函数，返回 LARGEINT 类型的值。相比于 UUID 函数，执行性能提升近 2 个数量级。

Bug 修复

修复了如下 Bug：

• 在删列、新增分区、并克隆 Tablet 后，新旧 Tablet 的列 Unique ID 可能会不对应，由于系统使用共享的 Tablet Schema，可能导致 BE 停止服务。#4514
• 向 StarRocks 外表导入数据时，如果设定的目标 StarRocks 集群的 FE 不是 Leader，则会导致 FE 停止服务。#4573
• CAST函数在 StarRocks 1.19 和 2.1 版本中的执行结果不一致。#4701
• 明细模型的表同时执行表结构变更、创建物化视图时，可能导致数据查询错误。#4839

2.1.3

发布日期： 2022年3月19日

Bug 修复

• 通过改进为批量 publish version，解决 BE 可能因宕机而导致数据丢失的问题。#3140
• 修复某些查询可能因为执行计划不合理而导致内存超限的问题。
• 修复分片副本的校验和（checksum）在不同的 compaction 过程下结果可能不一致的问题。#3438
• 修复因 JOIN reorder projection 未正确处理而导致查询可能报错的问题。#4056

2.1.2

发布日期： 2022年3月14日

Bug 修复

• 修复从 1.19 升级到 2.1 会因 chunk_size 不匹配导致 BE 崩溃的问题。#3834
• 修复在从 2.0 升级到 2.1 的过程中有导入时，可能导致导入任务失败的问题。#3828
• 修复对单 tablet 的表在做聚合操作时因无法得到合理的执行计划而导致查询失败的问题。#3854
• 修复 FE 在低基数全局字典优化中收集信息时可能导致死锁的问题。#3839
• 修复因死锁导致 BE 节点假死且查询失败的问题。
• 修复因 SHOW VARIABLES 命令出错而导致 BI 工具无法连接的问题。#3708

2.1.0

发布日期： 2022年2月24日

新功能

• 【公测中】支持通过外表的方式查询 Apache Iceberg 数据湖中的数据，帮助您实现对数据湖的极速分析。TPC-H 测试集的结果显示，查询 Apache Iceberg 数据时，StarRocks 的查询速度是 Presto 的 3 - 5 倍。相关文档，请参见 Apache Iceberg 外表。
• 【公测中】发布 Pipeline 执行引擎，可以自适应调节查询的并行度。您无需手动设置 session 级别的变量 parallel_fragment_exec_instance_num。并且，在部分高并发场景中，相较于历史版本，新版本性能提升两倍。
• 支持 CTAS（CREATE TABLE AS SELECT），基于查询结果创建表并且导入数据，从而简化建表和 ETL 操作。相关文档，请参见 CREATE TABLE AS SELECT。
• 支持 SQL 指纹，针对慢查询中各类 SQL 语句计算出 SQL 指纹，方便您快速定位慢查询。相关文档，请参见 SQL 指纹。
• 新增函数 ANY_VALUE，ARRAY_REMOVE，哈希函数 SHA2。

功能优化

• 优化 Compaction 的性能，支持导入 10000 列的数据。
• 优化 StarRocks 首次 Scan 和 Page Cache 的性能。通过降低随机 I/O ，提升 StarRocks 首次 Scan 的性能，如果首次 Scan 的磁盘为 SATA 盘，则性能提升尤为明显。另外，StarRocks 的 Page Cache 支持直接存放原始数据，无需经过 Bitshuffle 编码。因此读取 StarRocks 的 Page Cache 时无需额外解码，提高缓存命中率，进而大大提升查询效率。
• 支持主键模型（Primary Key Model）变更表结构（Schema Change），您可以执行 ALTER TABLE 增删和修改索引。
• 优化 JSON 导入性能，并去除了 JSON 导入中单个 JSON 文件不超过 100MB 大小的限制。
• 优化 Bitmap Index 性能。
• 优化通过外表方式读取 Hive 数据的性能，支持 Hive 的存储格式为 CSV。
• 支持建表语句的时间戳字段定义为 DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP。
• 支持导入带有多个分隔符的 CSV 文件。
• flink-source-connector 支持 Flink 批量读取 StarRocks 数据，实现了直连并行读取 BE 节点、自动谓词下推等特性。相关文档，请参见 Flink Connector。

Bug 修复

• 修复在导入 JSON 格式数据中设置了 jsonpaths 后不能自动识别 __op 字段的问题。
• 修复 Broker Load 导入数据过程中因为源数据发生变化而导致 BE 节点挂掉的问题。
• 修复建立物化视图后，部分 SQL 语句报错的问题。
• 修复 Routine Load 中使用带引号的 jsonpath 会报错的问题。
• 修复查询列数超过 200 列后，并发性能明显下降的问题。

其他

修改关闭 Colocation Group 的 HTTP Restful API。为了使语义更好理解，关闭 Colocation Group 的 API 修改为 POST /api/colocate/group_unstable（旧接口为 DELETE /api/colocate/group_stable ）。

如果需要重新开启 Colocation Group ，则可以使用 API POST /api/colocate/group_stable。