vivo 湖仓架构的性能提升之旅
聚焦 vivo 大数据多维分析面临的挑战、StarRocks 落地方案及应用收益。
在 **即席分析** 场景，StarRocks 使用占比达 70%，查询速度提升 3 倍，P50 耗时从 63.77 秒缩短至 22.30 秒，查询成功率接近 98%。
在 **敏捷 BI** 领域，StarRocks 已完成 25% 切换，月均查询成功数超 25 万，P90 查询时长缩短至 5 秒，相比 Presto 提升 75%。
在 **研发工具平台** 方面，StarRocks 支持准实时数据查询，数据可见性缩短至 3 分钟，查询加速使 P95 延迟降至 400 毫秒，开发效率提升 30%。
Dataphin深度评测：企业级数据中台的智能实践利器
Dataphin是一款以全链路治理、智能提效和高兼容性为核心的企业级数据中台工具，特别适用于中大型企业的复杂数据场景。其流批一体能力、资源监控工具及行业化模板库可显著提升数据治理水平并降低运维成本。通过周期补数据功能，历史数据修复效率提升约60%；智能建模功能使建模时间缩短50%。尽管在数据源支持（如SAP HANA、DB2）和用户体验上仍有改进空间，但其强大的功能使其成为构建企业级数据中台的优选工具，尤其适合零售、金融等行业需要高效数据治理与实时分析的企业。
Dataphin 评测报告
作为一名数据开发工程师，我有幸体验了阿里云的Dataphin工具。它提供一站式数据生命周期管理，涵盖采集、建模、治理到使用全流程，显著提升效率。开通试用简单友好，离线管道任务开发通过可视化拖拽组件降低门槛，SQL计算任务实用但调度依赖配置稍复杂。补数据功能出色，即席分析准确，数据分析可视化直观。优点包括全流程覆盖、易用性强、灵活性高；改进建议涉及文档优化、模板丰富度和性能监控增强。总之，Dataphin是构建企业级数据中台的理想选择，值得尝试！
《智能数据建设与治理 Dataphin》的最佳实践
本文介绍了使用Dataphin进行离线数仓搭建的实操教程，涵盖从创建数据板块到数据分析的完整流程。内容包括登录控制台、配置计算源、创建离线管道、生成SQL语句、运行任务及验证数据等步骤。通过详细的操作指南和截图，帮助用户快速上手Dataphin，体验其强大的数据治理能力。总结中提到教程存在部分陈旧问题，建议加深对产品逻辑的理解以更好地掌握工具使用。
查询队列（Query Queue）快速入门
本文由钟昌宏（大宏）分享，主题为Hologres 3.0新功能——Hologres查询队列（Query Queue）的使用场景、基本用法及入门实践。内容涵盖四个部分：查询队列的基本介绍、并发控制与排队能力、查询隔离与熔断，以及如何在管控台观察计算组或实例使用查询队列的情况。通过分类器管理、匹配规则等机制，实现对不同类型Query的灵活控制，并结合Serverless Computing提升系统稳定性与成功率。适用于数据写入与查询任务的优化场景。