6-1 基于 StarRocks 现代数据栈的典型应用

StarRocks 是一款新一代极速全场景 MPP 数据库，适用于复杂查询、高并发、实时分析等 OLAP 场景，提升分析效率并实现数据价值最大化。其核心优势包括：

1. 技术特性：

   • 全新 CBO 优化器：复杂查询性能成倍提升。
   • MPP 架构并行计算：流水线执行，无需等待，性能线性扩展。
   • 向量化和列式存储：算子 100% 向量化，数据按列存放，优化查询效率。
   • 弹性伸缩：FE、BE 节点自动均衡，无外部组件依赖。
   • 实时更新：delete-and-insert 更新性能提升 3-15 倍，不影响查询效率。

2. 应用场景：

   • 行业应用：覆盖营销运营、金融、零售、先进制造、公共事业、物流、互联网等，如客户数据平台（CDP）、精准营销、实时风控、实时看板等。
   • 技术场景：支持即席分析、自助式 BI、湖仓一体分析、实时分析、实时数仓、实时风控监控等。

3. 性能表现：

   • ClickBench 基准测试：Flat-table 查询性能优异。
   • TPCH 100 Scale 测试：多表查询性能显著提升。

4. 实时数据仓库：

   • 支持微批处理（Micro-batch）和增量聚合（Incremental Aggregation）。
   • 通过 Kafka、Flink、Spark 等集成实时数据流。
   • 支持视图（View）和组合标签查询服务。

5. 未来方向：

   • E-L-T、Flink lookup table、多表 MV、本地缓存等新功能。

6. 解决方案：

   • CDP 系统：通过 ID-Mapping 和组合标签查询服务实现用户行为数据打通。
   • 全局数据字典：统一数据管理。
   • 用户行为分析：如理财购买路径分析。
   • 湖仓一体分析：支持指标一次定义，处处使用。

7. 新特性：

   • 资源组（Resource Group）、部分更新（Partial Update）、多表视图（MTMV）、SaaS 服务等。

StarRocks 以其高性能、灵活性、实时性等特点，适用于多种数据分析场景，助力企业实现数据价值最大化。