@Rocky Starrocks 간 연결을할떄, jdbc 방법이 있고, starrocks 연결하는게 있는거같은데 둘의 차이가 뭔지 상세하게 설명해줘

StarRocks 클러스터 간을 연결할 때 사용되는 StarRocks External Table(Native) 방식과 JDBC(Catalog/Table) 방식의 주요 차이점은 크게 *용도(읽기/쓰기)*와 *통신 프로토콜*에 있습니다. 상세한 비교 내용은 다음과 같습니다. 1. StarRocks External Table (Native 방식) 이 방식은 StarRocks 전용 엔진(

ENGINE=olap

)을 사용하여 다른 StarRocks 클러스터를 연결하는 방식입니다. * 주요 용도: 데이터 쓰기(Insert Into) 전용입니다. * 한 클러스터에서 다른 클러스터로 데이터를 동기화하거나, 읽기-쓰기 분리(Read-Write Separation) 환경을 구축할 때 사용합니다. * 통신 프로토콜: StarRocks 내부의 RPC(Remote Procedure Call) 및 bRPC 프로토콜을 사용합니다. * 목적지 클러스터 FE의 `rpc_port`(기본 9020)와 BE의 `brpc_port`(기본 8060)를 통해 직접 통신하므로 매우 빠르고 효율적입니다. * 제한 사항: * 읽기(Select)가 불가능합니다. 오직 `INSERT INTO`와 `SHOW CREATE TABLE`만 지원합니다. * 컬럼 구조가 목적지 테이블과 완전히 일치해야 합니다. 2. JDBC 방식 (Catalog 또는 External Table) StarRocks가 MySQL 호환 프로토콜을 제공하기 때문에, 다른 클러스터를 마치 MySQL 데이터베이스처럼 연결하는 방식입니다. 최신 버전(v3.0+)에서는 JDBC Catalog 사용을 권장합니다. * 주요 용도: 데이터 읽기(Query) 및 *데이터 로드*입니다. * 다른 클러스터의 데이터를 조회하거나, 조회한 데이터를 현재 클러스터로 가져올 때 사용합니다. * 통신 프로토콜: 표준 MySQL/JDBC 프로토콜을 사용합니다. * 목적지 클러스터 FE의 `query_port`(기본 9030)를 통해 연결됩니다. * 특징: * 일반적인 SQL 쿼리(

SELECT

)가 가능합니다. * 필터 조건(Predicate Pushdown)이 지원되어 필요한 데이터만 걸러서 가져올 수 있습니다. * StarRocks뿐만 아니라 MySQL, PostgreSQL, Oracle 등 다양한 DB 연결과 방식이 동일하여 범용적입니다. ────────── 요약 비교표 구분 | StarRocks External Table (Native) | JDBC 방식 (Catalog/Table) 핵심 목적 | 데이터 전송/쓰기 (Target으로 Push) | 데이터 조회/읽기 (Source에서 Pull) 지원 작업 |

INSERT INTO

(쓰기 전용) |

SELECT

,

INSERT INTO

(읽기/쓰기 모두 가능하나 주로 읽기) 연결 포트 | FE RPC(9020), BE bRPC(8060) | FE Query Port(9030, MySQL Port) 성능 | 매우 높음 (내부 바이너리 프로토콜) | 보통 (JDBC 드라이버 오버헤드 존재) 권장 버전 | 모든 버전 (쓰기 시) | v3.0 이상에서는 JDBC Catalog 권장 결론적으로 어떤 것을 선택해야 하나요? * A 클러스터의 데이터를 B 클러스터로 주기적으로 밀어 넣고 싶다면: *StarRocks External Table*을 생성하여 `INSERT INTO external_table SELECT ...`를 사용하세요. * A 클러스터에 있는 데이터를 실시간으로 조회(Join 등)하고 싶다면: *JDBC Catalog*를 생성하여

SELECT * FROM remote_catalog.db.table

방식을 사용하세요. References • data_source/External_table.md • data_source/catalog/query_external_data.md • unloading/Spark_connector.md

@Rocky type이 starrocks인지 jdbc인지에 따라 나뉘잖아, 이거 두개의 차이는 뭐야

StarRocks 클러스터 간의 연결 방식에서 `TYPE=starrocks`(Native External Table)와 `TYPE=jdbc`(JDBC Catalog/Table)의 차이는 *"데이터를 밀어넣을 것인가(Push), 아니면 가져올 것인가(Pull)"*와 *"어떤 통신 규약을 사용할 것인가"*로 요약할 수 있습니다. 상세한 차이점은 다음과 같습니다. 1.

TYPE=starrocks

(Native External Table 방식) StarRocks 전용 프로토콜을 사용하여 다른 클러스터에 데이터를 *전송*하기 위한 연결 방식입니다. * 주요 목적: 데이터 쓰기 전용 (Push) * `INSERT INTO external_table SELECT ...`를 사용하여 현재 클러스터의 데이터를 원격 클러스터로 보낼 때 사용합니다. * 통신 방식: StarRocks 고유의 RPC(9020) 및 bRPC(8060) 프로토콜을 사용합니다. * StarRocks 간의 최적화된 바이너리 통신을 하기 때문에 대용량 데이터 전송 성능이 매우 뛰어납니다. * 주요 특징 및 제한: * 읽기(SELECT) 불가: 이 테이블에 대고 쿼리를 날려 데이터를 조회할 수 없습니다. * 동일 스키마 필수: 원격지의 대상 테이블과 현재 클러스터의 외부 테이블 스키마가 완벽히 일치해야 합니다. * 실시간성: 약 10초 주기로 메타데이터를 동기화합니다. 2.

TYPE=jdbc

(JDBC Catalog/Table 방식) 표준 JDBC 드라이버를 사용하여 다른 클러스터의 데이터를 *조회*하기 위한 연결 방식입니다. * 주요 목적: 데이터 읽기/조회 중심 (Pull) * 다른 클러스터의 테이블을 조회하거나,

JOIN

쿼리에 활용하거나, 데이터를 현재 클러스터로 끌어올 때 사용합니다. * 통신 방식: *MySQL 프로토콜(9030)*을 사용합니다. * StarRocks FE의 MySQL Query Port를 통해 연결되므로, 일반적인 DB 연결과 동일한 방식으로 작동합니다. * 주요 특징 및 장점: * 읽기/쓰기 모두 가능: `SELECT`와 `INSERT`가 모두 가능합니다. (다만 읽기 성능 최적화에 더 특화되어 있습니다.) * 쿼리 최적화: 필터 조건(Predicate Pushdown)이 원격지로 전달되어, 필요한 데이터만 골라 가져오는 효율적인 쿼리가 가능합니다. * 범용성: StarRocks뿐만 아니라 MySQL, Oracle, PostgreSQL 등 다른 DB 연결 방식과 동일하여 관리가 편합니다. ────────── 요약 비교 구분 |

TYPE=starrocks

(Native) |

TYPE=jdbc

(JDBC) 연결 방향 | 쓰기(Push) 중심 | 읽기(Pull) 및 쓰기 연결 포트 | 9020(RPC), 8060(bRPC) | 9030(MySQL Port) 속도/성능 | 매우 빠름 (전용 프로토콜) | 보통 (JDBC 드라이버 오버헤드) 데이터 조회 | 불가능 | 가능 설정 복잡도 | 상대적으로 낮음 (엔진 내장) | 드라이버(.jar) 설치 및 리소스 등록 필요 어떤 것을 써야 할까요? * *"배치 작업으로 다른 클러스터에 데이터를 빠르게 백업/전송하고 싶다"*면 *`TYPE=starrocks`*를 사용하세요. * *"다른 클러스터에 있는 데이터를 실시간으로 조회하거나 Join해서 분석하고 싶다"*면 *`TYPE=jdbc` (JDBC Catalog)*를 사용하세요. 최근 StarRocks 버전(v3.0+)에서는 외부 데이터를 조회할 때 `EXTERNAL TABLE`보다는 Catalog(JDBC Catalog) 기능을 사용하는 것을 공식적으로 권장하고 있습니다. References • sql-reference/sql-statements/table_bucket_part_index/CREATE_TABLE.md • data_source/External_table.md

@Rocky 결국 읽기 위주의 작업이라면 starrocks 두개를 서로 연결하기 위해서는 jdbc 로 해야한다는거네?? 그럼 추가질문, A starrocks에서 Bstarrocks의 테이블을 조회했어, 그럼 부하는 A에선 네트워크만 있고 B에서는 연산이 있는거야?

네, 맞습니다. 읽기 작업(조회)이 목적이라면 JDBC 방식을 사용해야 합니다. StarRocks Native 방식(

TYPE=starrocks

)은 구조적으로 읽기를 지원하지 않기 때문입니다. 질문하신 부하 분산과 작동 원리에 대해 상세히 설명해 드립니다. 1. 부하 분산: 어디가 더 힘들까? A 클러스터에서 B 클러스터의 테이블을 JDBC로 조회할 때, 부하는 다음과 같이 나뉩니다. * B 클러스터 (데이터 소스): "실질적인 연산 수행" * Scan 부하: 데이터를 디스크에서 읽어오는 작업을 B의 BE(Backend)들이 수행합니다. * Filter 부하 (Predicate Pushdown):

WHERE

절에 있는 조건들(예:

id > 100

,

date = '2023-10-01'

)은 B 클러스터로 전달되어, B가 데이터를 다 읽기 전에 미리 필터링합니다. 즉, B가 연산을 해서 결과만 추려냅니다. * Resource 사용: B 클러스터의 CPU와 I/O 자원을 사용하여 쿼리를 처리합니다. * A 클러스터 (조회 시작점): "네트워크 수신 및 최종 처리" * 네트워크 부하: B가 필터링해서 보내주는 데이터를 네트워크를 통해 전달받습니다. * Final Processing: 만약 A 클러스터에서 B의 데이터와 A의 로컬 데이터를 `JOIN`하거나, 최종적인

ORDER BY

,

GROUP BY

등을 수행한다면 해당 연산은 A에서 일어납니다. * Coordinator 역할: 쿼리를 던지고 결과를 취합하는 제어 역할을 수행합니다. 2. 핵심 기술: Predicate Pushdown (조건 하향 전달) JDBC 방식에서 가장 중요한 점은 *"A가 B의 데이터를 통째로 다 가져와서 필터링하는 것이 아니다"*라는 점입니다. * StarRocks는 JDBC 조회 시 필터 조건(Comparison, IN, IS NULL, BETWEEN 등)을 원격지(B 클러스터)로 보냅니다. * 따라서 *네트워크 전송량은 전체 데이터가 아니라, B에서 필터링이 완료된 결과값*만큼만 발생합니다. * 결과적으로 *연산 부하의 상당 부분은 데이터를 직접 들고 있는 B 클러스터*가 담당하게 됩니다. 3. 추가 팁: JDBC Catalog 권장 현재 StarRocks에서는

CREATE EXTERNAL TABLE ... TYPE=jdbc

방식보다 JDBC Catalog 사용을 강력히 권장합니다. * 편의성: 테이블 하나하나 생성할 필요 없이, B 클러스터 전체 DB와 테이블을 한 번에 연결해서 볼 수 있습니다. * 최적화: 최신 버전의 쿼리 최적화 기능이 Catalog 기반에서 더 잘 작동합니다. 요약하자면: B 클러스터는 데이터를 읽고 필터링하는 '일꾼' 역할을 하고, A 클러스터는 결과를 받아서 사용자에게 보여주는 '관리자' 역할을 하게 됩니다. 따라서 B 클러스터의 사양이 낮거나 이미 부하가 많다면, A에서의 조회가 B의 성능에 영향을 줄 수 있습니다. References • data_source/External_table.md • data_source/catalog/jdbc_catalog.md • data_source/catalog/elasticsearch_catalog.md (Predicate Pushdown behavior is similar)) References • data_source/External_table.md

@Rocky create external catalog할때 type 에 starrocks가 있는게 확실해?? 그럼 정확한 문서를 제공해줘

결론부터 말씀드리면, `CREATE EXTERNAL CATALOG`를 실행할 때

type

프로퍼티 값으로 `starrocks`를 사용하는 것은 불가능합니다. StarRocks 공식 문서상 *External Catalog*에서 지원하는

type

목록에는 `starrocks`가 포함되어 있지 않습니다. 혼동이 생기는 이유는 *External Table(외부 테이블)*과 *External Catalog(외부 카탈로그)*의 설정 방식이 다르기 때문입니다. 정확한 차이와 문서를 바탕으로 한 설명은 다음과 같습니다. 1. External Catalog (조회/읽기 목적) 다른 StarRocks 클러스터의 모든 DB와 테이블을 한 번에 연결해서 *조회(SELECT)*하려면 *JDBC Catalog*를 사용해야 합니다. 이때 `type`은 반드시 *`jdbc`*여야 합니다. * 문법:

sql
    CREATE EXTERNAL CATALOG remote_sr
    PROPERTIES (
        "type" = "jdbc",  -- starrocks가 아님
        "user" = "root",
        "password" = "password123",
        "jdbc_uri" = "jdbc:mysql://<상대_FE_IP>:9030",
        "driver_url" = "file:///path/to/mysql-connector-java.jar",
        "driver_class" = "com.mysql.cj.jdbc.Driver"
    );

* 참조 문서: StarRocks 공식 문서 - JDBC catalog 2. External Table (쓰기/Push 목적) 반면, `starrocks`라는 키워드를 사용하는 경우는 *External Table*을 생성할 때입니다. 이 방식은 카탈로그 방식이 아니라 테이블 하나하나를 개별적으로 생성할 때 사용하며, 주로 *데이터 전송(INSERT INTO)*을 위해 쓰입니다. * 문법:

sql
    CREATE EXTERNAL TABLE external_t
    (
        k1 DATE,
        k2 INT
    )
    ENGINE=olap  -- 여기서 엔진을 지정하고 PROPERTIES에서 정보를 입력
    PROPERTIES
    (
        "host" = "<상대_FE_IP>",
        "port" = "9020",
        "user" = "root",
        "password" = "password123",
        "database" = "db_test",
        "table" = "t"
    );

* 참조 문서: StarRocks 공식 문서 - StarRocks external table ────────── 요약 및 확인 사용자께서 *"읽기 위주의 작업"*을 위해 두 클러스터를 연결하신다면 다음과 같이 이해하시면 됩니다. 1. Catalog 방식: `CREATE EXTERNAL CATALOG`를 쓰고, `type`은 *`jdbc`*로 설정합니다. (상대 StarRocks를 MySQL처럼 인식하여 읽어옴) 2. Table 방식: `CREATE EXTERNAL TABLE`을 쓰고, `ENGINE=olap`을 사용합니다. 하지만 이 방식은 공식적으로 *읽기(SELECT)를 지원하지 않고 쓰기(INSERT INTO) 전용*입니다. 따라서 조회용 연결을 만드실 때는 *`type` = `jdbc`*가 확실*가 맞으며*, 공식 문서의 Catalog 목록 어디에도

type

= `starrocks`인 카탈로그는 존재하지 않습니다. References • data_source/External_table.md • sql-reference/sql-statements/table_bucket_part_index/CREATE_TABLE.md

@Rocky 그럼 다른 starrocks로 쓰기 작업을 하려면 어떻게하는게 일반적이야

다른 StarRocks 클러스터로 데이터를 *쓰는(전송하는) 작업*을 할 때는 크게 두 가지 방식이 가장 일반적으로 사용됩니다. 성능과 편의성에 따라 선택하시면 됩니다. 1. StarRocks External Table 방식 (가장 권장 - 고성능) 가장 일반적이고 성능이 좋은 방식입니다. *A 클러스터(Source)*에 *B 클러스터(Target)*의 특정 테이블과 연결된 '외부 테이블'을 생성한 뒤,

INSERT INTO

쿼리를 실행합니다. * 특징: StarRocks 고유의 RPC 프로토콜(9020 포트)을 사용하여 데이터를 대량으로 밀어넣습니다. * 방법: 1. *A 클러스터*에서 아래와 같이 테이블을 생성합니다. (B 클러스터의 실제 테이블 스키마와 동일해야 함)

sql
    CREATE EXTERNAL TABLE to_cluster_b (
        id INT,
        name STRING
    ) ENGINE=olap
    PROPERTIES (
        "host" = "<B_클러스터_FE_IP>",
        "port" = "9020",
        "user" = "root",
        "password" = "password",
        "database" = "target_db",
        "table" = "target_table"
    );

2. 데이터 전송 실행:

sql
    INSERT INTO to_cluster_b SELECT * FROM local_table;

2. JDBC Catalog 방식 (편의성 중심) 이미 조회를 위해 JDBC Catalog를 설정해 두었다면, 이를 그대로 쓰기 작업에 활용할 수 있습니다. * 특징: 별도의 외부 테이블을 일일이 만들 필요 없이

catalog.db.table

경로로 바로 접근 가능합니다. MySQL 프로토콜을 사용하므로 성능은 위 1번 방식보다 약간 낮을 수 있지만, 관리가 매우 편합니다. * 방법:

sql
    -- 이미 생성된 JDBC Catalog가 있다면
    INSERT INTO jdbc_catalog_b.target_db.target_table
    SELECT * FROM local_table;

────────── 요약: 어떤 것을 선택할까요? 비교 항목 | ***Native External Table (1번)*** | ***JDBC Catalog (2번)*** 속도 | 매우 빠름 (대용량 적합) | 보통 (소/중규모 적합) 설정 | 테이블마다 각각 생성 필요 | 카탈로그 하나로 전체 DB 접근 프로토콜 | StarRocks 전용 RPC (9020) | MySQL/JDBC (9030) 추천 상황 | 정기적인 대규모 배치 데이터 전송 | 간편한 데이터 이동이나 소량 전송 *일반적인 운영 환경*에서는 성능 최적화를 위해 1번(External Table) 방식을 주로 사용하며, 개발 환경이나 간편한 데이터 이관이 필요할 때는 2번(JDBC Catalog) 방식을 섞어서 사용합니다. 참고: 대규모 마이그레이션의 경우 만약 테라바이트(TB) 단위의 아주 큰 데이터를 한 번에 옮겨야 한다면, 위 방식보다는 Backup/Restore 기능을 사용하여 S3나 HDFS 같은 공유 스토리지를 통해 통째로 옮기는 것이 훨씬 빠르고 안정적입니다. References • data_source/External_table.md • sql-reference/sql-statements/table_bucket_part_index/CREATE_TABLE.md • administration/Backup_and_restore.md References • loading/StreamLoad.md • quick_start/shared-data.md • quick_start/routine-load.md