请问下大家有使用starrock存储非结构化数据吗，例如文档之类的，有最佳实践吗
StarRocks 主要设计用于 结构化和半结构化数据 的 OLAP（在线分析处理）场景，例如指标、日志、交易记录等。
对于 非结构化数据 （例如文档、图片、视频、音频文件等），StarRocks 本身 不是 作为主存储系统来设计的，它不适合直接存储原始的非结构化文件。
StarRocks 存储非结构化数据的最佳实践
最佳实践是采用 “外部存储 + StarRocks 索引/元数据” 的混合架构。
1. 存储非结构化数据（外部存储）
将非结构化数据存储在专门的对象存储或文件系统中，这些系统更擅长处理大文件和非结构化数据：
- 对象存储（推荐） ：如 AWS S3、阿里云 OSS、腾讯云 COS 等。
- 分布式文件系统 ：如 HDFS。
2. StarRocks 存储元数据和索引
在 StarRocks 中创建一个表，用于存储非结构化数据的 元数据 和 索引信息 ：
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
doc_id |
VARCHAR |
文档的唯一 ID。 |
s3_path |
VARCHAR |
文档在 S3/OSS 上的完整路径（核心）。 |
file_size |
BIGINT |
文件大小。 |
upload_time |
DATETIME |
上传时间。 |
tags |
ARRAY<VARCHAR> |
文档的标签或分类（用于过滤）。 |
summary |
VARCHAR |
文档的摘要或关键信息。 |
vector_embedding |
ARRAY<FLOAT> |
（关键） 文档内容的向量嵌入（用于向量搜索）。 |
3. 核心应用场景：向量搜索（Vector Search）
如果你希望对文档内容进行“语义搜索”或“相似性搜索”，StarRocks 提供了强大的向量存储和查询能力，这是处理非结构化数据的重要实践：
- 提取内容 ：使用 NLP 工具（如 LangChain）从文档中提取文本内容。
- 生成向量 ：使用预训练的 Embedding 模型（如 OpenAI, BGE, E5 等）将文本内容转换为高维浮点数向量。
-
存储向量 ：将生成的向量存储在 StarRocks 表的
ARRAY<FLOAT>字段中。 -
查询 ：使用 StarRocks 的 向量函数 （如
l2_distance,cosine_similarity）结合 索引 （如IVF_FLAT或HNSW）进行高效的近似最近邻（ANN）搜索。
查询示例（查找与某个查询最相似的文档）：
SELECT
doc_id,
s3_path,
cosine_similarity(vector_embedding, [0.1, 0.2, ...]) AS similarity_score
FROM
document_metadata
ORDER BY
similarity_score DESC
LIMIT 10;
总结
| 目标 | 推荐做法 | StarRocks 角色 |
|---|---|---|
| 存储原始文件 | S3/OSS/HDFS | 不存储 |
| 基于属性过滤 | StarRocks 表（ tags , upload_time ） |
结构化查询引擎 |
| 基于内容搜索 | StarRocks 表（ vector_embedding + 向量索引） |
向量数据库/索引引擎 |
| 全文检索 | 结合 Elasticsearch 或 StarRocks 的全文索引（如果文档内容较短） | 索引引擎 |
通过这种方式，StarRocks 能够利用其强大的查询和索引能力，为非结构化数据提供高性能的检索和分析能力，同时将大文件的存储压力交给专业的对象存储系统。
请问下SR3.1的版本支持吗