继续往下学 StarRocks我们仍然只解决一个具体问题。上一篇讲 MPP 时我们知道了一条分析 SQL 可以交给多个节点并行处理。但当时留下了一个问题SQL 是谁接收的谁来安排任务又是谁真正读取和计算数据答案就藏在 StarRocks 最常见的两个角色里FE 和 BE。如果你还没看过上一篇可以先从这里开始《一条 SQL为什么能让多台机器一起算StarRocks 的 MPP 终于讲明白了》这一篇不展开复杂的内部实现也不增加一串新名词。我们只跟着一条 SQL 走一遍把 FE 和 BE 的分工真正弄明白。还是从一条业务查询开始假设运营想查看本月各城市的销售额。报表系统在背后向 StarRocks 提交了这样一条 SQLSELECTcity,SUM(amount)ASsalesFROMordersWHEREorder_time2026-07-01ANDorder_time2026-08-01GROUPBYcity;我们看到的是一条完整的 SQL但 StarRocks 不能收到以后就直接“开算”。它至少要先回答这些问题orders表是否存在city、amount和order_time这些列是否存在需要读取哪些数据应该先过滤还是先聚合哪些 BE 上有这次查询需要的数据怎样安排多个 BE 一起处理。这些工作并不都由同一个节点完成。先用一句话分清 FE 和 BE在本文讨论的存算一体架构中可以先这样记FE 负责接收 SQL、生成执行计划并安排查询BE 负责保存数据、读取数据并完成实际计算。如果再压缩一点FE接、想、派BE存、读、算这里的“想”不是说 FE 像人一样思考而是指它会理解 SQL生成一份可以执行的计划。图 1FE 负责连接、规划和调度BE 负责保存并处理数据。这个分工很重要因为它能避免两个常见的混淆FE 会参与查询但它不是读取海量明细并完成主要计算的节点BE 会执行任务但它不是各自随意决定整条 SQL 应该怎样执行。下面分别来看。FE 到底负责什么FE 的全称是Frontend。客户端连接 StarRocks、提交 SQL 时首先接触到的是 FE。对一条查询来说FE 的主要工作可以概括成四件事。1. 接收客户端连接和 SQLStarRocks 兼容 MySQL 协议因此 MySQL Client、JDBC、报表工具或业务程序都可以通过相应方式连接到 StarRocks。用户提交的 SQL 会先到 FE。2. 根据元数据检查 SQLFE 管理着表结构等元数据。可以把元数据理解成“描述数据的数据”例如库和表叫什么表里有哪些列每一列是什么类型数据怎样组织和分布。所以 FE 能判断 SQL 中的表和列是否存在也能知道这次查询涉及哪些数据。注意FE 管理的是这些描述信息不等于所有业务明细都保存在 FE 中。3. 生成执行计划SQL 只说明“我想得到什么结果”并没有把每一步执行方法全部写出来。还是以上面的查询为例FE 需要规划读取 orders 中相关数据 ↓ 按照时间范围过滤 ↓ 读取 city 和 amount ↓ 按照 city 聚合 ↓ 形成查询结果实际执行计划会比这更复杂但初学阶段只要知道FE 会把 SQL 转换成 BE 能够执行的计划。4. 把任务安排给 BE执行计划生成后FE 会结合数据分布等信息把查询任务安排到相关的 BE 上。这里不是把 SQL 原文简单复制给每个 BE也不是让某个 BE 负责 WHERE、另一个 BE 只负责 GROUP BY。更容易理解的情况是多个 BE 按照同一份整体计划各自处理自己负责的那部分数据然后再把结果继续汇总。所以FE 更像查询的组织者它知道要做什么、涉及哪些数据以及任务应该怎样被安排。BE 到底负责什么BE 的全称是Backend。在本文讨论的存算一体架构中BE 同时承担数据存储和 SQL 执行。真正需要消耗大量 CPU、内存和磁盘读写的工作主要发生在 BE 上。1. 保存业务数据订单明细、销售记录等真正用于分析的数据会分布在各个 BE 上。例如为了便于理解我们暂时把它想象成BE 1保存一部分订单数据 BE 2保存一部分订单数据 BE 3保存一部分订单数据这只是帮助理解的简化表达。数据到底怎样分布和分区、分桶等设计有关我们放到下一篇再讲。2. 读取查询需要的数据FE 安排查询后相关 BE 会读取自己负责的数据。如果查询只需要 7 月份的 city 和 amount执行时就会尽量围绕这些条件和列进行读取而不是把所有数据都交给 FE 再处理。3. 完成过滤、聚合等计算BE 会执行真正的数据计算例如按时间过滤订单读取指定列计算SUM(amount)按city分组处理排序、关联等其他计算。多个 BE 可以同时处理不同部分的数据这就是上一篇所讲的 MPP 在节点层面的体现。一条 SQL 是怎样走完整个流程的现在把 FE 和 BE 放在一起再跟着这条 SQL 走一遍。第一步报表系统把 SQL 发给 FE报表系统负责发起查询。它只需要提交一条完整 SQL不需要知道集群内部有几个 BE也不需要自己把 SQL 拆开。第二步FE 检查并规划查询FE 根据元数据理解 SQL确认涉及的表、列和数据范围然后生成执行计划。第三步FE 把任务安排到相关 BEFE 根据执行计划和数据分布选择需要参与查询的 BE并把相应任务安排下去。第四步多个 BE 并行处理数据各个 BE 读取自己负责的那部分订单数据并完成过滤和部分聚合。例如BE 1处理自己保存的 7 月订单得到部分城市销售额 BE 2处理自己保存的 7 月订单得到部分城市销售额 BE 3处理自己保存的 7 月订单得到部分城市销售额它们处理的是不同数据但目标相同为这一次查询计算结果。第五步汇总结果并返回客户端各个 BE 产生的结果会继续交换和汇总形成最终的城市销售额。完成后查询结果再返回给报表系统。图 2客户端只提交一条 SQLFE 负责规划和调度多个 BE 负责并行读取与计算数据。把细节先收起来整条路径就是客户端提交SQL↓ FE 接收、检查、规划和调度 ↓ 多个 BE 读取并处理不同部分的数据 ↓ 结果汇总 ↓ 返回客户端为什么要把 FE 和 BE 分开看到这里可能会产生一个问题为什么不让每个节点什么都做因为“管理和安排查询”与“处理大量数据”是两类不同的工作。FE 集中掌握元数据和查询计划能够从整个查询的角度进行组织BE 则把主要资源用于数据存储和计算。这样的分工让集群更容易把一条查询协调起来也让多个 BE 可以共同承担数据处理压力。当数据量和查询压力增加时可以通过增加 BE 扩展存储和计算能力。不过这并不意味着增加一台 BE所有查询都会按固定比例变快。实际效果仍然与数据分布、查询写法、执行计划和节点负载有关。工作中看到这些现象时可以怎样理解理解 FE 和 BE 的分工后一些常见现象就没那么神秘了。SQL 连接不上先看 FE 方向因为客户端连接和 SQL 接收由 FE 负责所以连接地址、端口、账号权限或 FE 状态通常是排查入口。这不代表所有连接问题一定由 FE 故障引起只是排查时应该先确认这一层是否正常。查询能提交但执行很慢要继续看 BE 和执行过程SQL 能被接收只能说明查询已经进入系统。真正读取和计算大量数据的是 BE因此还要关注参与查询的 BE 是否正常数据是否分布不均是否读取了过多数据聚合、排序或关联是否消耗了大量资源。FE 和 BE 都很重要但职责不一样没有 FE客户端难以提交和组织查询没有 BE数据无处存放也没有节点真正完成计算。因此不能简单地说谁“更重要”。更准确的理解是FE 让查询有计划地执行BE 把计划变成真实的计算结果。最后只记住这三句话如果读完整篇只打算带走三个结论可以记住第一客户端提交的仍然是一条完整 SQL首先由 FE 接收。第二FE 负责元数据、查询规划和调度不负责完成主要的数据计算。第三BE 保存并读取数据多个 BE 可以按照计划并行完成计算。再把它压缩成最容易复习的一行FE接、想、派BE存、读、算。到这里我们已经知道一条 SQL 为什么能交给多个节点计算也知道 FE 和 BE 在其中分别做什么。但还有一个关键问题没有回答数据为什么会分布在不同 BE 上分区和分桶分别解决什么问题下一篇我们就从这个问题继续。