StarRocks, geleneksel veri ambarlarının aksine, veriyi normalize tutarak ve join işlemlerini anında hızlı bir şekilde gerçekleştirmeyi hedefleyen bir yaklaşım benimser. Dağıtık sistemlerde join planlama alanı oldukça geniştir ve iyi bir plan, performansı kat kat artırabilir. Bu makale, StarRocks'ın maliyet tabanlı optimize edicisinin (cost-based optimizer) bu hedefe nasıl ulaştığını dört ana bölümde inceliyor: join temelleri ve optimizasyon zorlukları, mantıksal join optimizasyonları, join yeniden sıralaması ve dağıtık join planlaması. Ayrıca, NAVER, Demandbase ve Shopee gibi şirketlerin gerçek dünya vaka çalışmalarıyla etkili join yürütmesinin nasıl somut iş değeri sağladığına değiniliyor.
Join optimizasyonundaki temel zorluklar iki ana alanda yoğunlaşır: tek bir düğümdeki join operatörlerinin verimliliğini artırmak ve girdi boyutunu ve yürütme maliyetini en aza indiren makul bir join planı tasarlamak. Makale, ikinci zorluğa odaklanmaktadır. İlk zorluk, farklı join algoritmalarının senaryoya göre çok farklı performans sergilemesidir. Örneğin, sıralanmış veriler üzerinde Sort-Merge Join, Hash Join'dan daha verimli olabilirken, dağıtık veritabanlarında Hash Join genellikle çok daha iyi performans gösterir. Bu durum, veritabanının iş yüküne ve veri özelliklerine göre en uygun join stratejisini seçmesini gerektirir. İkinci zorluk ise çok tablolu join senaryolarında optimal join sırasını belirlemektir. Yüksek seçiciliğe sahip join'leri önce yürütmek, genel sorgu performansını önemli ölçüde artırabilir; ancak, N tablo için olası join sıralarının sayısı, özellikle 'bushy join tree' modellerinde üstel olarak artar ve bu da optimal sırayı bulmayı karmaşık hale getirir. StarRocks, bu zorlukların üstesinden gelmek için gelişmiş optimizasyon teknikleri kullanır.
Dağıtık veritabanlarında karmaşık join işlemlerinin performansını artırmak, büyük veri analizi ve iş zekası uygulamaları için kritik öneme sahiptir.