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2025年08月

• 08.28 00:53:18
  发表了文章 2025-08-28 00:53:18

  欧洲数字化养殖平台 Herdwatch 借力 Iceberg + StarRocks 提升分析能力

  开源无国界，在本期“StarRocks 全球用户精选案例”专栏中，我们将介绍欧洲数字化养殖管理平台 Herdwatch。 Herdwatch 以用户体验为核心，致力于为欧洲各地的农场主提供一站式服务。通过简便直观的操作，农场主不仅可以轻松完成牲畜记录与合规管理，还能集中追踪健康、用药计划和产能等核心数据，从而基于完整信息做出更科学、更高效的决策，全面提升运营效率。目前，这一平台已在全球超过 20,000 个农场和牧场中应用。 本文将聚焦 Herdwatch 在构建现代化数据平台的探索历程，重点介绍其如何借助 Apache Iceberg 与 StarRocks，实现性能提升、成本优化与治理完善
• 08.25 05:09:55
  发表了文章 2025-08-25 05:09:55

  欢乐互娱：StarRocks 助力游戏数据平台实现极速分析与高效运营

  欢乐互娱作为全球化游戏公司，面临日增150亿数据的挑战，通过构建基于StarRocks的实时数据平台，实现BI报表、广告投放、用户行为分析及CRM四大场景的高效支持，显著提升查询性能与业务响应速度。
• 08.18 03:54:17
  发表了文章 2025-08-18 03:54:17

  告别 Count Distinct 慢查询：StarRocks 高效去重全攻略

  在大数据分析中，去重计算（如 Count Distinct）因高计算开销常成为性能瓶颈，尤其在高基数和高并发场景下更为明显。本文以 StarRocks 为分析平台，深入探讨多种去重优化策略，包括使用函数、数据类型转换（如 String 转 Int）、高效数据结构（如 Bitmap 和 HLL），以及物化视图的预计算方案。通过实际案例分析，对比不同方法在性能、精度和易用性方面的优劣，帮助用户在不同业务场景下选择最合适的优化手段。此外，文章还详细解析了如何结合 SQL 查询构建物化视图，以提升去重计算效率，并讨论了精确与近似去重的适用场景。最终目标是为复杂数据分析提供高效、灵活的解决方案。
• 08.09 00:12:14
  发表了文章 2025-08-09 00:12:14

  从多引擎到统一平台：去哪儿网的 StarRocks 实践

  在去哪儿网新一代数据平台架构中，StarRocks 作为统一 OLAP 引擎，替代了原有的 Trino、Presto、Druid、Impala、Kudu、Iceberg、ClickHouse 等多个引擎。如今，去哪儿网 StarRocks 集群覆盖全司业务线，支撑 7 大数据产品，集群规模达数十台，日 PV 突破百万，外表 P95 秒级、内表 P95 毫秒级，性能表现稳定高效。 本文将带你走进这一实践过程，解读架构升级背后的思路与成效。
• 08.02 00:48:44
  发表了文章 2025-08-02 00:48:44

  Airtable 如何用 StarRocks 构建数据验证系统

  开源无国界，在本期“StarRocks 全球用户精选案例”专栏中，我们将介绍总部位于旧金山的云端协作服务公司 Airtable。作为一家致力于让用户像操作表格一样轻松构建数据应用的企业，Airtable 在 2025 年完成了向 AI 原生应用平台 的转型，平台同时支持企业级安全与治理能力，并与外部系统集成，实现复杂业务流程的自动化。

  

2025年07月

• 07.26 00:06:01
  发表了文章 2025-07-26 00:06:01

  Lakehouse x AI ，打造智能 BI 新体验

  本文整理自瓴羊的王璟尧老师与镜舟科技石强老师的联合分享，围绕 Quick BI 在智能 BI 场景中的落地实践，深入探讨了 StarRocks 如何凭借 MPP 架构、实时分析能力与 AI 原生支持，成为智能分析的理想 Lakehouse 引擎底座，助力 BI 从“被动查询”迈向“主动决策”，开启数据“会说话”的新体验。
• 07.21 00:48:17
  发表了文章 2025-07-21 00:48:17

  StarRocks × MinIO：打造灵活高效的存算分离方案

  “存算分离”（Decoupled Storage and Compute）是一种在现代数据系统中被广泛采用的架构设计。它将计算和存储解耦，使二者可以独立扩展，提升资源利用率并降低运维成本。StarRocks 从 3.0 版本开始支持这一架构，允许用户将数据存储从计算节点中剥离，实现更灵活、弹性的系统部署。
• 07.04 01:08:43
  发表了文章 2025-07-04 01:08:43

  金融科技新标杆：随行付大数据实时分析如何支撑百亿级秒级查询

  随行付作为国内领先的支付基础设施平台，致力于携手合作伙伴与中小微企业，共建安全、稳定、高效运转的数字化支付生态，持续为不同行业与场景提供融合支付与经营的一体化数字化解决方案。 随着支付业务的快速发展，原有基于 Oracle + Hive 与 Elasticsearch + Kudu + HBase 搭建的 Lambda 架构，逐渐暴露出实时性不足、架构复杂、数据冗余高等问题，已难以支撑不断增长的业务需求。 为应对这一挑战，随行付重构了大数据分析体系，构建起以自研Porter CDC + StarRocks + Elasticsearch 为核心的一体化实时架构，全面覆盖高并发明细查询、即席汇总

  

2025年06月

• 06.30 01:31:38
  发表了文章 2025-06-30 01:31:38

  实战｜StarRocks 通过 JDBC Catalog 访问 MongoDB 的数据

  本文章介绍如何通过 StarRocks 的 JDBC Catalog 功能，结合 MongoDB BI Connector，将 MongoDB 数据便捷接入 StarRocks，实现数据打通和 SQL 查询分析，以下是整体流程图。
• 06.30 00:39:55
  发表了文章 2025-06-30 00:39:55

  StarRocks 3.5 新特性解读：Snapshot 快照恢复、大导入性能全面升级、分区管理更智能

  自 2023 年 4 月推出存算分离架构以来，StarRocks 在性能优化和功能迭代方面不断加速，以持续满足企业日益增长的数据分析需求。最新发布的 StarRocks 3.5 版本再次聚焦用户痛点，带来了一系列实用的新特性：新增的 Snapshot 快照恢复机制有效提升数据安全与灾备能力，大规模数据导入流程的优化持续提升易用性与稳定性。
• 06.29 23:04:55
  发表了文章 2025-06-29 23:04:55

  Unity Catalog 三大升级：Data+AI 时代的统一治理再进化

  在刚刚落幕的 2025 Databricks Data + AI Summit 上，Databricks 重磅发布了多项 Lakehouse 相关功能更新。其中，面向数据湖治理场景的统一数据访问与管理方案 —— Unity Catalog，迎来了三大关键升级：全面支持 Apache Iceberg、面向业务用户的全新使用体验，以及数据治理与安全能力的持续增强。
• 06.15 23:26:16
  发表了文章 2025-06-15 23:26:16

  StarRocks Community Monthly Newsletter (May)

  存算分离：支持生成列、主键表重建索引；大规模导入逻辑优化，降低小文件数量。 数据湖分析：Beta 支持 Iceberg 视图创建与修改；支持 Iceberg REST Catalog 嵌套命名空间； 性能提升与查询优化：支持 Table Sample、多列联合 NDV、Query Feedback 等； 分区管理：支持时间表达式合并与通用 TTL 策略； 集群管理与安全认证：支持 MySQL 协议 SSL 连接，OAuth 2.0/JWT 创建 StarRocks 用户等。 物化视图：支持多分区列与查询强制改写； 数据导入与导出：支持 JSON 解析失败时暂停 Routine Load；
• 06.02 19:14:07
  发表了文章 2025-06-02 19:14:07

  基于 StarRocks + Iceberg，TRM Labs 构建 PB 级数据分析平台实践

  从 BigQuery 到开放数据湖，区块链情报公司 TRM Labs 的数据平台演进实践

2025年05月

• 05.29 23:56:42
  发表了文章 2025-05-29 23:56:42

  StarRocks x Iceberg：云原生湖仓分析技术揭秘与最佳实践

  本文将深入探讨基于 StarRocks 和 Iceberg 构建的云原生湖仓分析技术，详细解析两者结合如何实现高效的查询性能优化。内容涵盖 StarRocks Lakehouse 架构、与 Iceberg 的性能协同、最佳实践应用以及未来的发展规划，为您提供全面的技术解读。 作者：杨关锁，北京镜舟科技研发工程师

  
• 05.26 17:07:24
  发表了文章 2025-05-26 17:07:24

  StarRocks+Paimon 落地阿里日志采集：万亿级实时数据秒级查询

  本文介绍了阿里集团A+流量分析平台的日志查询优化方案，针对万亿级日志数据的写入与查询挑战，提出基于Flink、Paimon和StarRocks的技术架构。通过Paimon存储日志数据，结合StarRocks高效计算能力，实现秒级查询性能。具体包括分桶表设计、数据缓存优化及文件大小控制等措施，解决高并发、大数据量下的查询效率问题。最终，日志查询耗时从分钟级降至秒级，显著提升业务响应速度，并为未来更低存储成本、更高性能及更多业务场景覆盖奠定基础。
• 05.18 21:54:58
  发表了文章 2025-05-18 21:54:58

  10K Stars 成就达成，StarRocks 开启下一个里程碑！

  StarRocks 突破一万星🌟啦！🎉感谢与我们一同见证这一历史时刻的伙伴们。 从“极速统一 OLAP”到“Lakehouse is All You Need”，三年间，我们见证了 StarRocks 功能的飞速进化与迭代，也见证了社区的茁壮成长。越来越多的用户在不同场景中使用 StarRocks，与我们一起“升级打怪”不断解锁数据背后的业务价值。 如今，StarRocks 即将开启全新副本！你准备好迎接 AI 时代带来的进阶挑战了吗？ 快用你的 Star 🌟为 Rocky 的下一段冒险之旅点亮前行之路吧！👉 https://github.com/StarRocks/starrocks
• 05.18 21:35:27
  发表了文章 2025-05-18 21:35:27

  StarRocks Community Monthly Newsletter (Apr)

  本文介绍了StarRocks社区的最新动态，包括版本更新、应用工具、文档改进及精选内容。3.4.3版本新增Lambda表达式支持与JSON数据处理优化；运维工具有助于集群监控与权限管理；文档体验和功能描述得到提升。此外，还分享了多篇技术文章与视频教程，涵盖OLAP引擎实践、查询优化器解析等内容。本月启动了2025布道师计划，鼓励开发者参与社区共建，并公布了新晋Contributor名单。通过这些努力，StarRocks持续提升性能与用户体验。
• 05.17 23:50:13
  发表了文章 2025-05-17 23:50:13

  StarRocks MCP Server 开源发布：为 AI 应用提供强大分析中枢

  StarRocks MCP Server 提供通用接口，使大模型如 Claude、OpenAI 等能标准化访问 StarRocks 数据库。开发者无需开发专属插件或复杂接口，模型可直接执行 SQL 查询并探索数据库内容。其基于 MCP（Model Context Protocol）协议，包含工具、资源和提示词三类核心能力，支持实时数据分析、自动化报表生成及复杂查询优化等场景，极大简化数据问答与智能分析应用构建。项目地址：https://github.com/StarRocks/mcp-server-starrocks。
• 05.11 20:33:46
  发表了文章 2025-05-11 20:33:46

  从InfluxDB到StarRocks：Grab实现Spark监控平台10倍性能提升

  Grab 是东南亚领先的超级应用，其 Spark 可观测平台 Iris 核心存储迁移到 StarRocks 后性能显著提升。新架构统一了实时与历史数据分析，减少多平台切换复杂性，查询速度提升 10 倍以上，资源使用效率提高 40%。通过物化视图、动态分区和直接 Kafka 摄取数据等优化，简化数据管道并降低运维成本。未来 Grab 将进一步增强推荐系统、集成机器学习，持续优化用户体验与系统可扩展性。

2025年04月

• 04.19 17:52:20
  发表了文章 2025-04-19 17:52:20

  RAG 实战｜用 StarRocks + DeepSeek 构建智能问答与企业知识库

  本文由镜舟科技解决方案架构师石强与StarRocks TSC Member赵恒联合撰写，围绕RAG（检索增强生成）技术展开，结合DeepSeek和StarRocks构建智能问答系统。RAG通过外部知识检索与AI生成相结合，解决大模型知识静态、易编造信息的问题。文章详细介绍了系统组成、操作流程及优化方法，包括DeepSeek部署、StarRocks向量索引配置、知识存储与提取等环节，并通过代码示例演示了从文本向量化到生成回答的完整过程。最后，加入RAG机制后，系统性能显著提升，支持企业级知识库与智能客服场景。文中还提供了Web可视化界面实现方案，助力开发者快速上手。
• 04.11 10:03:03
  发表了文章 2025-04-11 10:03:03

  [直播预告]StarRocks 小课堂 监控告警全覆盖，别等服务挂了才处理！

  数据库告警不仅是发现问题，更是预防问题的关键。4月16日19:00-20:00，StarRocks小课堂特邀景丹解析FE/BE服务挂起、资源过载等监控与处理方案，助你掌握主动权。直播预约：https://mp.weixin.qq.com/s/H8e6scM-HQteS0MBQ8zgYw。参与互动还有机会赢取棒球帽、T恤等2025 StarRocks周边！回复“监控告警”或“T恤”获取专属海报，邀请好友助力赢好礼！
• 04.03 00:47:09
  发表了文章 2025-04-03 00:47:09

  StarRocks 助力首汽约车精细化运营

  本文由首汽约车大数据负责人任智红在StarRocks年度峰会上的演讲整理而成，分享了StarRocks在企业内部的应用实践。文章详细介绍了StarRocks如何助力首汽约车实现精细化运营，涵盖运效诊断、供需平衡联动及自助多维分析等核心业务场景。通过引入StarRocks，公司实现了秒级数据处理与查询性能提升，大幅降低了开发和维护成本，推动了数据驱动的业务发展。未来，首汽约车计划进一步整合系统、拓展应用场景，并优化存算分离与资源隔离策略，持续提升数据处理效率与业务稳定性。

2025年03月

• 03.31 16:12:03
  发表了文章 2025-03-31 16:12:03

  StarRocks 存算分离在京东物流的落地实践

  本文分享了京东物流在StarRocks存算分离架构上的实践与成果。通过将UData平台从存算一体升级为存算分离，显著提升了查询性能和资源利用率，同时大幅降低了存储成本（90%）和计算资源成本（30%）。文章详细介绍了存算分离的背景、部署方案、性能表现及优化措施，包括联邦查询、实时写入、Compaction调优等关键技术点。未来，京东物流将持续推动存算分离的应用拓展，并探索更多降本增效策略，如Stream Load任务合并与主动缓存管理。
• 03.28 00:07:41
  发表了文章 2025-03-28 00:07:41

  【活动回顾】StarRocks Singapore Meetup #2 @Shopee

  3 月 13 日，StarRocks 社区在新加坡成功举办了第二场 Meetup 活动，主题为“Empowering Customer-Facing Analytics”。本次活动在 Shopee 新加坡办公室举行，吸引了来自 Shopee、Grab 和 Pinterest 的专家讲师以及 50 多位参会者。大家围绕电商、BI 报表和广告场景中的数据分析挑战展开了深入探讨，并分享了如何利用 StarRocks 为关键业务提供更快、更精准的数据分析解决方案。
• 03.24 14:22:50
  发表了文章 2025-03-24 14:22:50

  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%。

  
• 03.18 14:34:19
  发表了文章 2025-03-18 14:34:19

  StarRocks + Paimon 在阿里集团 Lakehouse 的探索与实践

  阿里集团在推进湖仓一体化建设过程中，依托 StarRocks 强大的 OLAP 查询能力与 Paimon 的高效数据入湖特性，实现了流批一体、存储成本大幅下降、查询性能数倍提升的显著成效： A+ 业务借助 Paimon 的准实时入湖，显著降低了存储成本，并引入 StarRocks 提升查询性能。升级后，数据时效提前60分钟，开发效率提升50%；JSON列化存储减少50%，查询性能提升最高达10倍；OLAP分析中，非JOIN查询快1倍，JOIN查询快5倍。 饿了么升级为准实时Lakehouse架构后，在时效性仅损失1-5分钟的前提下，实现Flink资源缩减、StarRocks查询性能提升（仅5%
• 03.13 22:21:59
  发表了文章 2025-03-13 22:21:59

  微信基于 StarRocks 的实时因果推断实践

  本文介绍了因果推断在业务中的应用，详细阐述了基于 StarRocks 构建因果推断分析工具的技术方案，通过高效算子的支持，大幅提升了计算效率。例如，t 检验在 6亿行数据上的执行时间仅需 1 秒。StarRocks 还实现了实时数据整合，支持多种数据源（如 Iceberg 和 Hive）的无缝访问，进一步增强了平台的灵活性与应用价值。
• 03.05 14:16:59
  发表了文章 2025-03-05 14:16:59

  韩国互联网巨头 NAVER 如何借助 StarRocks 实现实时数据洞察

  NAVER，作为韩国最大的搜索引擎和互联网公司，从ClickHouse迁移至StarRocks后，在多表JOIN处理、查询性能、无缝扩展及构建统一查询平台方面取得了显著优化。StarRocks不仅提升了实时数据处理能力，还支持多种数据源的兼容，助力NAVER提供更高效的分析系统，支持其庞大的生态系统中的数据驱动决策。通过StarRocks，NAVER实现了更快的查询响应、灵活的交互式查询以及更好的可扩展性，极大简化了工作流程，满足了不断增长的分析需求。未来，NAVER计划进一步优化StarRocks部署，增强性能并扩大应用范围。
• 03.03 15:54:35
  发表了文章 2025-03-03 15:54:35

  StarRocks x Demandbase ，助力北美 ABM 营销平台降本 90%！

  Demandbase 是一家成立于 2007 年的北美营销平台，专注于 AI 驱动的 ABM 解决方案。为解决 ClickHouse 在性能与灵活性上的瓶颈，Demandbase 引入 StarRocks 和 Apache Iceberg，构建新数据基础设施。此举使硬件资源减少 60%，存储成本降低 90%，ETL 管道简化，显著提升数据处理效率和运营效率。未来，Demandbase 将进一步优化实时数据分析能力，探索更高效的数据架构。
• 03.03 15:33:21
  发表了文章 2025-03-03 15:33:21

  StarRocks 在爱奇艺大数据场景的实践

  本文介绍了爱奇艺大数据OLAP服务负责人林豪在StarRocks年度峰会上的分享，重点讲述了爱奇艺OLAP引擎的演进及引入StarRocks后的显著效果。在广告业务中，StarRocks替换Impala+Kudu后，接口性能提升400%，P90查询延迟缩短4.6倍；在“魔镜”数据分析平台中，StarRocks替代Spark达67%，P50查询速度提升33倍，P90提升15倍，节省4.6个人天。未来，爱奇艺计划进一步优化存算一体和存算分离架构，提升整体数据处理效率。

  
• 03.03 15:21:33
  发表了文章 2025-03-03 15:21:33

  小红书湖仓架构的跃迁之路

  小红书研发工程师李鹏霖（丁典）在StarRocks年度峰会上分享了如何通过结合StarRocks和Iceberg实现极速湖仓分析架构。新架构使P90查询性能提升了3倍，查询响应时间稳定在10秒以内，存储空间减少了一半。RedBI自助分析平台支持灵活、快速的即席查询，优化了排序键和Join操作，引入DataCache功能显著提升查询性能。未来将探索近实时湖仓分析架构，进一步优化处理能力。

2025年02月

• 02.13 20:10:25
  发表了文章 2025-02-13 20:10:25

  [直播预约]StarRocks 2025 Roadmap 全面解读

  2月19日19:00-20:30，StarRocks TSC Member赵恒、康凯森将解读2025 Roadmap，并邀请多位专家分享最新进展。欢迎参与交流！