本文以StarRocks新发布的3.2.1版本为基准，介绍了新架构下生产者-消费者模型的Compaction任务管理框架。针对任务管理框架的核心问题，即如何挑选rowset进行Compaction，介绍了基于大小分层的rowset挑选策略，并分析了Compaction紧迫程度评估指标Score的影响因素，总结了该策略的优点；其次阐述了Compaction的调度执行流程；最后，从两个典型场景角度出发

但是数据仓库从概念上看是一个面向主题、集成、相对稳定和反映历史变化的数据集合，在数据仓库中信息是在不同的业务系统中进行集成，并经过一系列加工、整理和汇总等过程，形成规范性的关于确定主题的一致的全局信息，可以对这些数据进行频繁的可重复的分析。数据仓库的演进变革的因素有很多，例如快速的业务模式与群体规模的数据量带来的大数据处理技术、互联网的发展带来的数据源及数据类型的增多、人工智能的发展带来数智的融合

数据仓库的演进变革的因素有很多，例如快速的业务模式与群体规模的数据量带来的大数据处理技术、互联网的发展带来的数据源及数据类型的增多、人工智能的发展带来数智的融合、云计算交付模式的出现需要的细粒度的资源管理与隔离等，业务实时性的要求等都会带来数据仓库架构的变化。随着业务的发展，单机数据仓库的数据存储和计算模式不能满足大量数据处理的需求，在这个背景下基于MPP架构的数据仓库成为主流的解决方案，这阶段的

数据仓库的演进变革的因素有很多，例如快速的业务模式与群体规模的数据量带来的大数据处理技术、互联网的发展带来的数据源及数据类型的增多、人工智能的发展带来数智的融合、云计算交付模式的出现需要的细粒度的资源管理与隔离等，业务实时性的要求等都会带来数据仓库架构的变化。传统数仓将计算与存储部署在同一个节点，集群的扩容复杂，需要进行数据的迁移，同时架构存在木桶效应，单节点故障会影响整体的性能，且资源管理不灵活

但是数据仓库从概念上看是一个面向主题、集成、相对稳定和反映历史变化的数据集合，在数据仓库中信息是在不同的业务系统中进行集成，并经过一系列加工、整理和汇总等过程，形成规范性的关于确定主题的一致的全局信息，可以对这些数据进行频繁的可重复的分析。数据仓库的演进变革的因素有很多，例如快速的业务模式与群体规模的数据量带来的大数据处理技术、互联网的发展带来的数据源及数据类型的增多、人工智能的发展带来数智的融合

李超，移动云数据库工程师，负责云原生数据库He3DB的研发。RT，将事务块状态修改为TBLOCK_SUBABORT_RESTART；3. 如果临时变量xact的事务块状态为其他状态，则提交FATAL日志；完成RollbackToSavepoint函数。李超，移动云数据库工程师，负责云原生数据库He3DB的研发。

数据仓库的演进变革的因素有很多，例如快速的业务模式与群体规模的数据量带来的大数据处理技术、互联网的发展带来的数据源及数据类型的增多、人工智能的发展带来数智的融合、云计算交付模式的出现需要的细粒度的资源管理与隔离等，业务实时性的要求等都会带来数据仓库架构的变化。传统数仓将计算与存储部署在同一个节点，集群的扩容复杂，需要进行数据的迁移，同时架构存在木桶效应，单节点故障会影响整体的性能，且资源管理不灵活

数字化转型中的企业数据的处理速度和效率直接关系到企业的竞争力，Redis作为业界广泛使用的开源键值对存储系统，以其卓越的性能和丰富的数据结构，成为了众多开发者和企业的首选。