Arrow Flight SQL 最佳实践
Arrow Flight SQL 是从 StarRocks 中提取大型结果集的最快方式。在相同硬件和相同集群上，与 MySQL 协议相比，Arrow Flight 始终更快：**3×–9×原始协议获取速度快19×–97×**端到端到 pandas DataFrame 的速度更快。确切的倍数取决于行数、列结构以及所比较的 MySQL 客户端。但加速并非自动实现：客户端代码读取结果的方式对端到端时间有很大影响，一些简单的错误可能会抵消大部分性能提升。
本页展示了您可以预期的整体数据，总结了影响这些数据的各个方面，并结合代码变更和实测影响对每个方面进行了详细说明。
整体性能
以下进行两项比较。第一项仅衡量协议获取——字节到达并完成解析所需的时间，不涉及任何语言层面的对象转换。第二项衡量真实 Python 应用场景，其中数据被读入 pandas DataFrame。硬件信息请参见测试环境。
协议层获取（Arrow Flight ADBC 与 mysql --quick 对比）
fetch_arrow_table() 将网络数据直接写入 Arrow 缓冲区，无需将单元格转换为 Python 对象。mysql --quick 使用流式 C 客户端解析行，直接消费 MySQL 线协议。两者均为纯协议层操作——均不涉及语言原生对象的实例化开销 。
| 工作负载 | 行数 | MySQL 协议 ( mysql --quick) | Arrow Flight ( fetch_arrow_table) | 加速比 |
|---|---|---|---|---|
单数值列 (SELECT id) | 1 M | 831 ms | 215 ms | 3.9× |
单数值列 (SELECT id) | 5 M | 2,216 ms | 456 ms | 4.9× |
单数值列 (SELECT id) | 10 M | 4,166 ms | 1,163 ms | 3.6× |
单数值列 (SELECT id) | 100 M | 35,629 ms | 6,737 ms | 5.3× |
20 个数值列 (SELECT *) | 1 M | 1,994 ms | 370 ms | 5.4× |
20 个数值列 (SELECT *) | 5 M | 9,665 ms | 1,251 ms | 7.7× |
20 个数值列 (SELECT *) | 10 M | 18,461 ms | 2,577 ms | 7.2× |
20 个数值列 (SELECT *) | 100 M | 178,416 ms | 19,047 ms | 9.4× |
20 个 VARCHAR 列 (SELECT *) | 1 M | 4,549 ms | 1,294 ms | 3.5× |
20 个 VARCHAR 列 (SELECT *) | 5 M | 19,077 ms | 5,959 ms | 3.2× |
20 个 VARCHAR 列 (SELECT *) | 10 M | 36,079 ms | 11,499 ms | 3.1× |
20 个 VARCHAR 列 (SELECT *) | 100 M | 370,858 ms | 164,508 ms（分块） | 2.3× |
真实 Python 应用场景 — pd.read_sql 对比 ADBC 与 PyMySQL
Python 的标准管道是 pd.read_sql(sql, conn) → pandas.DataFrame。传入的连接对象决定了整个迁移方式：传入 PyMySQL 的 Connection，pandas 会调用 cursor.fetchall() + pd.DataFrame(rows)，逐行遍历以构建 DataFrame。传入 ADBC Flight SQL 连接，pandas 则使用 ADBC 原生的 Arrow 获取方式，以及近零拷贝的 DataFrame 转换。
| 工作负载 | 行数 | pd.read_sql(sql,adbc_conn) | pd.read_sql(sql,pymysql_conn) | 加速比 |
|---|---|---|---|---|
单数值列（SELECT id） | 1 M | 320 ms | 6,185 ms | 19.3× |
单数值列（SELECT id） | 5 M | 421 ms | 30,751 ms | 73.0× |
单数值列（SELECT id） | 10 M | 970 ms | 61,524 ms | 63.4× |
单数值列（SELECT id） | 100 M | 6,024 ms | 585,556 ms | 97.2× |
20 个数值列（SELECT *） | 1 M | 522 ms | 27,521 ms | 52.7× |
20 个数值列（SELECT *） | 5 M | 1,530 ms | 141,500 ms | 92.5× |
20 个数值列（SELECT *） | 10 M | 2,689 ms | 255,408 ms | 95.0× |
20 个数值列（SELECT *） | 100 M | 24,568 ms | OOM | — |
20 个 VARCHAR 列（SELECT *） | 1 M | 1,560 ms | 31,407 ms | 20.1× |
20 个 VARCHAR 列（SELECT *） | 5 M | 6,937 ms | 154,560 ms | 22.3× |
20 个 VARCHAR 列（SELECT *） | 10 M | 13,260 ms | 304,647 ms | 23.0× |
每个单元格为获取 + 转换 = 总计；加速比为总时间之比。窄数值查询的加速比最大，原因在于 PyMySQL 在获取数据时会为每个单元格分配一个 Python int 对象，pandas 在转换时还需遍历元组列表——而 ADBC 两项开销均可跳过。Arrow 的列式内存格式双重获益：在获取阶段跳过了逐单元格的 Python 对象分配，并使后续的 DataFrame 转换几乎零开销。
如果您现有代码已使用 pd.read_sql，迁移只需一行：
import adbc_driver_manager
import adbc_driver_flightsql.dbapi as fl
import pandas as pd
with fl.connect(
uri="grpcs://host:443",
db_kwargs={
adbc_driver_manager.DatabaseOptions.USERNAME.value: "admin",
adbc_driver_manager.DatabaseOptions.PASSWORD.value: "...",
}) as conn:
df = pd.read_sql("SELECT * FROM my_table LIMIT 5000000", conn)
测试环境
| 组件 | 详情 |
|---|---|
| 客户端主机 | AWS EC2 t3.2xlarge，与集群位于同一 VPC 子网 |
| 集群 | 3 FE + 2 BE，运行于 m6g.xlarge；Arrow Flight 端口 grpcs://…:443，MySQL 端口 :9030 |
| Java 栈 | OpenJDK 17，jdbc:arrow-flight-sql，arrow-jdbc，parquet-hadoop |
| Python 栈 | python 3.12，pyarrow 24.0，adbc-driver-flightsql 1.11，PyMySQL 1.2 |
| 工作负载 | 两张 20 列的表——一张以 VARCHAR 为主，一张全为整数——加上单列投影；行数分别为 1 M、5 M、10 M 和 100 M，通过 SELECT … LIMIT N 生成 |
| MySQL 排空模式 | 所有测量均使用 cursor.fetchall() 缓冲模式 |
选择客户端
在进行任何代码级调优之前，最重要的单一决策是选择通过哪种客户端 API 读取结果。通过 Arrow Flight SQL 与 StarRocks 交互 涵盖了 Python ADBC、Arrow Flight JDBC 驱动、Java ADBC 驱动以及原生 FlightClient 的完整配置。从性能角度来看，这些方案归结为两条路径：
- 通过
FlightSqlClient或ADBC（推荐）获取原始Arrow批次。 这是 Flight SQL 协议专为其设计的列式端到端路径：您的代码接收VectorSchemaRoot批次，并使用返回原始值的向量访问器读取它们，无需按行分配对象。端到端（排空 + 类型转换），此路径大约为 10× 在 1000 万行数字数据上比 Java MySQL JDBC 更快，并且 **高达 97 ×**在将1亿条窄数字查询以pandas DataFrame形式返回时，速度比PyMySQL更快。只要下游代码能够消费列式数据（Pandas、Arrow、ML流水线、Parquet写入器、自定义分析），就应优先使用它。 - **Arrow Flight JDBC 驱动程序（
jdbc:arrow-flight-sql）。**当您需要为现有 JDBC 代码路径提供即插即用的ResultSet，或用于 Tableau、Power BI、DBeaver 等需要 JDBC 接口的 BI 工具时，请使用此选项。JDBC 的 API 强制驱动程序为每个单元格返回装箱的Object，因此此路径无法达到原始 Arrow 批次的性能。JDBC 驱动程序仍然比 MySQL JDBC 快得多；当 JDBC 兼容性是需求时，它是正确的工具。
下方各方面的表格切换了基准：它们将 Java Arrow Flight JDBC 驱动程序与 Java MySQL JDBC 进行比较，而非与 PyMySQL 比较。Java MySQL JDBC 连接器在行实例化方面比 PyMySQL 快得多——例如，同样 500 万行 VARCHAR SELECT * 通过 Java MySQL JDBC 需要约 22 秒，而通过 PyMySQL 则需要约 105 秒——因此您将看到的 Java 比率小于整体性能中的 Python 数字。当您在 Java 驱动程序之间进行选择时，Java MySQL JDBC 是正确的基准。
以下四个方面适用于您选择的任何客户端：方面1适用于JDBC消费者，方面2–3适用于原始批量消费者，方面4涵盖来自任一方式的Parquet输出。
影响性能的因素
The speedups above assume the client code is written for Arrow. The following four aspects each move the needle by 2× or more on the right workload. Getting them right is the difference between the "tuned" column in the table above and a fetch that looks no faster than MySQL.
- **JDBC 访问器方法。**对数值列使用带类型转换的
rs.getObject(i)。rs.getString(i)会强制驱动程序将每个值格式化为字符串。 - **向量解析范围。**在消费原始
VectorSchemaRoot批次时，在行循环外每批次解析一次FieldVector，而不是每行解析一次。 - 为数字类型输入了
.get(i)。 在数值向量上，类型化的.get(i)返回一个无需分配的原始值。通用访问器会对每个值进行装箱。 - Parquet 写入器选择。 PyArrow 直接从 Arrow 流写入 Parquet，无需逐行代码。Java 没有预置库来实现这一点——每条 Java 路径都需要在
parquet-hadoop之上手写WriteSupport<VectorSchemaRoot>。
方面 1 — JDBC：使用类型化列访问
使用 Arrow Flight JDBC 驱动程序时，请使用 rs.getObject(i) 并转换为预期的 Java 类型。这样驱动程序可以直接返回原生 Java 类型，无需额外的转换步骤，这对数值列尤为重要。
while (rs.next()) {
Integer id = (Integer) rs.getObject(1);
String name = (String) rs.getObject(2);
Long ts = (Long) rs.getObject(3);
}
基准测试：JDBC 访问器方法（包含网络）
| 工作负载 | MySQL JDBC | Arrow Flight JDBC，类型化 getObject() | 加速比 |
|---|---|---|---|
| VARCHAR — 5 M | 22,651 ms | 12,660 ms | 1.79× |
| VARCHAR — 10 M | 49,216 ms | 27,646 ms | 1.78× |
| 数字 — 5 M | 16,043 ms | 3,123 ms | 5.14× |
| 数字 — 10 M | 38,134 ms | 9,123 ms | 4.18× |
方面 2 — 原始 Arrow 批次：预解析向量并使用类型化访问
通过原生 FlightSqlClient 消费原始 Arrow 批次时（即迭代 VectorSchemaRoot 对象），请遵循以下两条规则。
每批次解析一次向量，而非每行解析一次。 在行循环之前调用 root.getVector("column_name")，这样查找成本每批次只需支付一次，而不是每行支付一次。
对数值向量使用类型化的 .get(i)。 这直接返回一个原始值——无堆分配，无 GC 压力。
IntVector idVec = (IntVector) root.getVector("id");
SmallIntVector yearVec = (SmallIntVector) root.getVector("birth_year");
TinyIntVector monthVec = (TinyIntVector) root.getVector("birth_month");
for (int i = 0; i < rowCount; i++) {
record.id = idVec.get(i); // int — no allocation
record.birthYear = yearVec.get(i); // short — no allocation
record.birthMonth = monthVec.get(i); // byte — no allocation
}
基准测试：Arrow 批量转换成本（预取）
下方的 Arrow Flight 数字单独衡量了转换开销：批次先从集群排入内存，然后再计时。
| 工作负载 | MySQL JDBC | 类型化 .get*()，每批次解析一次向量 | 加速比 |
|---|---|---|---|
| VARCHAR — 5 M | 22,651 ms | 11,921 ms | 1.90× |
| VARCHAR — 10 M | 49,216 ms | 24,686 ms | 1.99× |
| Numeric — 5 M | 16,043 ms | 1,141 ms | 14.1× |
| Numeric — 10 M | 38,134 ms | 2,092 ms | 18.2× |
方面 3 — 将结果写入 Parquet
Apache Arrow 不包含适用于 VectorSchemaRoot 的预构建 Parquet 写入器。如果您的目标仅是将查询结果导出为 Parquet 文件，INSERT INTO FILES 可让 StarRocks 在服务端写入文件，无需任何客户端转换代码。以下选项适用于需要通过 Arrow Flight 在客户端输出 Parquet 的场景。
选项 1：使用 PyArrow 的 Python（推荐）
PyArrow 无需自定义写入逻辑即可处理 Arrow → Parquet 的转换，并原生保留列类型（INT32、INT64、TIMESTAMP_MICROS 等）。
从 Arrow Flight 逐批流式传输：
import pyarrow.flight as fl
import pyarrow.parquet as pq
client = fl.connect("grpc+tls://host:443")
info = client.get_flight_info(
fl.FlightDescriptor.for_command(b"SELECT ..."))
reader = client.do_get(info.endpoints[0].ticket)
with pq.ParquetWriter("output.parquet", reader.schema_arrow, compression="snappy") as writer:
for batch in reader:
writer.write_batch(batch)
如果完整结果可放入内存：
table = reader.read_all()
pq.write_table(table, "output.parquet", compression="snappy")
通过 ADBC（推荐的 Python Flight SQL 客户端）：
import adbc_driver_flightsql.dbapi as fl_sql
import pyarrow.parquet as pq
with fl_sql.connect("grpcs://host:443", db_kwargs={"username": "admin", "password": "..."}) as conn:
with conn.cursor() as cur:
cur.execute("SELECT * FROM my_table LIMIT 5000000")
pq.write_table(cur.fetch_arrow_table(), "output.parquet", compression="snappy")
选项 2：Java WriteSupport
对于 Java，在 org.apache.parquet:parquet-hadoop 之上构建自定义 WriteSupport<VectorSchemaRoot>。每个作业构建一次 schema 和 writer，然后在 WriteSupport.write() 内使用类型化向量读取。
构建 schema 和 writer 一次：
MessageType parquetSchema = new SchemaConverter().fromArrow(arrowSchema).getParquetSchema();
ParquetWriter<VectorSchemaRoot> writer = /* build once per job */;
// 每批次：
writer.write(batch);
在 WriteSupport.write() 内使用类型化读取：
class ArrowWriteSupport extends WriteSupport<VectorSchemaRoot> {
private RecordConsumer recordConsumer;
@Override
public void prepareForWrite(RecordConsumer consumer) {
this.recordConsumer = consumer;
}
@Override
public void write(VectorSchemaRoot root) {
int rowCount = root.getRowCount();
for (FieldVector vec : root.getFieldVectors()) {
if (vec instanceof IntVector) {
IntVector iv = (IntVector) vec;
for (int row = 0; row < rowCount; row++) {
recordConsumer.addInteger(iv.get(row));
}
} // else if (vec instanceof SmallIntVector) ... BigIntVector ... VarCharVector ...
}
}
}
Parquet 基准测试
数字包含 Parquet 编码和文件 I/O 开销（参见 测试环境）。VARCHAR 和数值表分别进行基准测试，因为它们对 Arrow 编码路径的不同部分施加压力：VARCHAR 列需要对可变长度数据进行偏移缓冲区运算，而数值列使用固定宽度的类型化向量，类型化访问带来的收益更大。
Java（5 M 和 10 M 行）
两行使用相同的 parquet-hadoop 写入路径（MySqlParquetConverter + arrow-jdbc 适配器，批次大小 65,536），因此唯一的变量是入站 JDBC 驱动程序。
| 方法 | 行数 | VARCHAR 无压缩 | 对比 MySQL | VARCHAR Snappy | 对比 MySQL | Numeric 无压缩 | 对比 MySQL | Numeric Snappy | 对比 MySQL |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| MySQL JDBC → Parquet | 5 M | 55,477 ms | 1.0× | 54,888 ms | 1.0× | 24,006 ms | 1.0× | 25,289 ms | 1.0× |
| Arrow Flight JDBC → Parquet | 5 M | 46,341 毫秒 | 1.20× | 47,881 毫秒 | 1.15× | 13,978 毫秒 | 1.72× | 14,297 毫秒 | 1.77× |
| MySQL JDBC → Parquet | 10 M | 110,229 ms | 1.0× | 116,999 ms | 1.0× | 50,509 ms | 1.0× | 49,126 ms | 1.0× |
| Arrow Flight JDBC → Parquet | 10 M | 91,386 ms | 1.21× | 102,534 毫秒 | 1.14× | 29,739 毫秒 | 1.70× | 30,102 毫秒 | 1.63× |
Python (PyArrow 24.0.0 / ADBC 1.11.0)
MySQL 基准与上表中 Java MySQL JDBC → Parquet 的数字相同；"MySQL → PyArrow" 并非真实路径，因为在 arrow-jdbc 之外不存在 MySQL → Arrow 适配器。Python 数字仅在 500 万条记录时收集。
| 方法 | VARCHAR 未压缩 | 对比 MySQL | VARCHAR Snappy | 对比 MySQL | 数值型 未压缩 | 对比 MySQL | 数值型 Snappy | 对比 MySQL |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| MySQL JDBC → Parquet（Java 基准，500 万） | 55,477 ms | 1.0× | 54,888 ms | 1.0× | 24,006 ms | 1.0× | 25,289 ms | 1.0× |
| Arrow Flight + PyArrow（500 万） | 10,675 毫秒 | 5.20× | 14,128 毫秒 | 3.89× | 3,953 毫秒 | 6.07× | 3,848 毫秒 | 6.57× |
PyArrow 在原始网络获取的基础上几乎不增加额外开销，且所需代码远少于 Java 路径。除非 Java 是硬性要求，否则请使用 PyArrow。
总结
| 使用场景 | 建议 |
|---|---|
| Arrow Flight JDBC | 使用带类型转换的 getObject() |
原始 VectorSchemaRoot 批次 | 每批次解析一次向量；对数值列使用类型化的 .get(i) |
| Python 中 Arrow → Parquet | 通过 ADBC 使用 pyarrow.parquet — 单函数调用，无需自定义代码 |
| Java 中 Arrow → Parquet | 手写 WriteSupport<VectorSchemaRoot> 并使用类型化向量读取 |
