StarRocks 3.2.15版本发布：窗口函数增强与稳定性提升

关于StarRocks

StarRocks是一款开源的分布式分析型数据库，专为大规模数据分析场景设计。它采用MPP（大规模并行处理）架构，支持实时分析、高并发查询和复杂分析场景。StarRocks在OLAP领域表现出色，广泛应用于实时报表、用户行为分析、日志分析等业务场景。

版本亮点

StarRocks 3.2.15版本带来了多项功能增强和稳定性改进，主要包括窗口函数功能的扩展、客户端参数优化以及多个关键问题的修复。这些改进进一步提升了StarRocks在复杂分析场景下的表现和系统稳定性。

窗口函数功能增强

本次版本在窗口函数方面进行了重要扩展，新增了对max_by和min_by函数的支持。这两个函数在数据分析中非常实用：

• max_by函数：在窗口范围内，返回与最大值相关联的另一个列的值
• min_by函数：在窗口范围内，返回与最小值相关联的另一个列的值

例如，在分析销售数据时，我们不仅想知道每个地区的最高销售额，还想知道是哪位销售员创造了这个记录，这时max_by函数就非常有用。同样，min_by函数可以帮助我们快速定位表现不佳的销售员。

这些函数的加入使得StarRocks的窗口函数功能更加完善，能够满足更多复杂分析场景的需求，特别是在需要关联极值与其他信息的业务分析中。

客户端参数优化

为了提高客户端操作的灵活性和可靠性，3.2.15版本新增了三个重要的超时参数配置：

1. 读取超时参数：控制客户端从服务器读取数据的最大等待时间
2. 列表操作超时参数：针对元数据列表等操作的超时控制
3. 写入超时参数：管理数据写入操作的最大等待时间

这些参数的引入使得用户可以根据实际网络环境和业务需求，灵活调整客户端行为，特别是在网络条件不稳定的环境下，可以有效避免长时间等待导致的资源占用问题。

分区表功能改进

对于采用List分区策略的表，3.2.15版本增强了对DELETE语句的支持，现在可以正确进行分区剪枝优化。这意味着当执行DELETE操作时，系统能够智能地识别并只扫描相关的分区，而不是全表扫描，从而显著提高删除操作的效率。

这一改进对于管理大型分区表特别有价值，尤其是在需要定期清理历史数据的场景下，可以大幅减少I/O开销和查询执行时间。

关键问题修复

本次版本修复了多个影响系统稳定性的重要问题：

1. 节点调度问题：修复了当节点状态异常时Stream Load可能失败的问题，提高了数据导入的可靠性
2. 主键表部分更新问题：解决了主键表使用Stream Load进行部分更新时可能出现的错误
3. bRPC错误处理：修复了BE节点重启后bRPC错误可能持续存在的问题，增强了系统的稳定性

这些修复显著提升了StarRocks在各种负载条件下的稳定性和可靠性，特别是在高并发数据导入和更新的场景下表现更为稳健。

总结

StarRocks 3.2.15版本虽然在功能上是一个小版本更新，但在窗口函数、客户端配置和系统稳定性方面都做出了有价值的改进。这些增强使得StarRocks在复杂分析场景下的能力进一步提升，同时也为系统管理员提供了更灵活的配置选项。

对于现有用户，特别是那些依赖窗口函数进行复杂分析或管理大型分区表的用户，升级到这个版本将带来明显的体验提升。新加入的max_by和min_by窗口函数为数据分析师提供了更强大的工具，而各种稳定性修复则确保了系统在高负载下的可靠运行。