本文介绍 StarRocks 缓存管理功能的整体架构和各缓存类型的适用场景，帮助您根据业务需求选择合适的缓存方案。
功能介绍
StarRocks 提供多种缓存机制，通过将热点数据缓存至本地 BE/CN 节点的内存或磁盘，减少对远端存储（HDFS、对象存储等）的重复访问，从而显著提升查询性能。
缓存类型
缓存类型 | 适用场景 | 默认状态 | 最低版本 |
存算分离 Data Cache | 存算分离（Serverless）实例内表查询加速 | 默认开启 | v3.1.7 / v3.2.3 |
数据湖 Data Cache | External Catalog 外表查询加速（Hive、Iceberg、Hudi 等） | v3.3.0 起默认开启 | v2.5 |
Index Cache | 存算分离实例索引缓存，适用于磁盘容量不足以全量缓存数据的场景 | 默认开启 | v3.3.13 |
说明
自 v3.4.0 版本起，StarRocks 存算分离内表和数据湖查询共用同一个 Data Cache 实例，无需分别配置。
缓存选型建议
存算分离实例：使用存算分离 Data Cache，自动按需从远端存储加载数据至本地缓存，无需额外配置。
数据湖外表：使用数据湖 Data Cache，支持 Parquet、ORC 等格式的远端文件缓存，适合 Ad-hoc 分析、报表查询等重复扫描大表的场景。
磁盘容量不足，无法全量缓存数据：开启 Index Cache，仅缓存索引，以较低磁盘开销显著提升查询性能。
预先加载热点数据：使用 Data Cache 预热（
CACHE SELECT），提前将指定数据载入缓存，避免冷启动对查询性能的影响。
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