Mia Malkova

StarRocks

互联网 2024-10-08 08:28:09

自 2020 年面世以来,StarRocks专注于打造世界顶级的新一代极速全场景 MPP 数据库,帮助企业构建极速统一的湖仓分析新范式,助力企业全面数字化经营。

数据是各行各业的关键生产力要素,StarRocks 相信数据科学的创新将全面驱动业务发展。StarRocks 持续突破既有框架,以技术创新全面驱动用户业务发展。当前全球超过 330 家市值 70 亿元以上的头部企业都在基于 StarRocks 构建新一代数据分析能力,包括腾讯、携程、平安银行、中原银行、中信建投、招商证券、众安保险、大润发、百草味、顺丰、京东物流、TCL、OPPO 等,并与全球云计算领导者亚马逊云、阿里云、腾讯云等达成战略合作伙伴。

拥抱开源,StarRocks 全球开源社区飞速成长。截止 2023 年底,已有超过 300 位贡献者,社群用户近万人,吸引阿里、腾讯等几十家国内外行业头部企业参与共建,持续给社区贡献重点特性,包括物化视图、CN 弹性节点、Pulsar 数据源、Paimon catalog 等一系列的重要特性。项目在 GitHub 星数已超 7200 个,成为年度开源热力值增速第一的项目,市场渗透率跻身中国前十名。

StarRocks 技术不断进化,多项技术为开源业界首创。全面向量化引擎、CBO 优化器等重要特性为用户提供极速分析体验,查询性能显著领先同类产品,多表关联查询性能尤为出色;存算分离架构让用户存储成本最高下降 80%;现代化的物化视图让用户无需经过复杂的预处理,就可以用 StarRocks 支持多种数据分析场景的极速分析。

StarRocks 架构简洁,全系统无外部依赖,兼容 MySQL 协议,支持标准 SQL 语法,易于运维管理。使用 StarRocks,用户可以灵活构建包括大宽表、星型模型、雪花模型、主键模型在内的各类模型,满足包括 OLAP (Online Analytical Processing) 多维分析、定制报表、实时数据分析和 Ad-hoc 数据分析等的多种分析需求。

产品特性

极速

  • 极速数据处理

面向不同规模的数据,提供多样且灵活的导入方式,数据接入延迟可以从小时级缩减到秒级。

  • 极速分析体验

MPP 执行框架、全面向量化执行引擎、基于代价的优化器(CBO)为用户提供了极速的任意维度 OLAP 分析和 ad-hoc 查询。

  • 实时业务洞察

实时可更新的列式存储引擎保证数据秒级更新可见,主键模型首创按列更新模式,更新性能提升 10+ 倍,为用户提供最实时的业务洞察。


统一

  • 统一数据模型

卓越的单表和多表查询性能,在大宽表、星型模型、雪花模型中均可实现极速分析。

  • 统一分析场景

深耕场景优化,在实时、离线、高并发、ad-hoc 等多种分析场景下均能提供卓越性能。

  • 统一湖仓架构

对接多种数据生态,支持联邦查询,无需 ETL ,直接查询湖数据,性能相比同类产品有 3-5 倍提升,可作为数据湖引擎的加速器,提供统一查询服务。

客户案例

金融

  • 平安银行:用户画像标签解决方案实现数倍性能跨越,部分场景转化效果提高近 30% 。

  • 中信建投:统一数据服务入口,上亿级大表关联实现秒级响应。

  • 招商证券:秒级返回查询结果,压测QPS峰值能达到5000+,满足公司级应用系统使用。

  • 中原银行:对数据分析架构进行改造升级,提高用数效率,赋能银行经营管理与业务发展。

  • 众安保险:支持集智平台看板打开速度由10秒降低到3秒,支持数据量从千万级到亿级,支撑理赔风险洞察、精细化运营分析、营销实时效果追踪等方面应用。


物流

  • 顺丰科技:各种典型负荷综合性能提升 3-5 倍以上,缩短了数据链路,运维管理成本极大降低。

  • 京东物流:打造 Udata 统一查询引擎,让分析和服务不再分割。

  • 跨越速运:单笔运单计算时长从 90 秒缩短到 4 秒,单位时间内订单计算量提升了 400%,每年节省了百万级成本开销。


零售

  • 大润发:从500+独立数据库精简至1个核心业务数据中台。

  • 百草味:借助 StarRocks 搭建业务全景图,效率相比传统方案有 10-100 倍性能提升。


汽车

  • 理想汽车:实现了人车关系、车桩关系和人桩关系的要素交叉分析,同时降低了学习、开发和运维成本。

  • 首汽约车:改造了订单分析、司机分析、风控分析、算法策略等场景的数据生产过程,司机运营分析场景的查询性能体验提升至少 5 倍。


制造

  • TCL:支持新方舟实时大屏、集团 HR 服务、邮件告警等场景,查询性能提升 3-5 倍,实现秒级预警。

  • OPPO:支撑质量实时溯源、智慧零售精细化运营,实现了实施成本由专业实时开发变至普通数据开发,决策时效由事后复盘改善变至事中实时跟进。


游戏

  • 腾讯游戏:能应对日新增百 T 万亿条数据量,满足活跃、付费、新增等基础分析,也能处理对局数、道具产出、消耗等复杂数据。

  • 波克城市:承载着国内及海外休闲游戏的核心系统,支撑智能投放和用户的精细化运营,提高了投资回报率,极大降低了运维管理成本。

  • 37手游: 应用于超4亿玩家的用户画像平台,强力支持了用户画像数据的关联分析和高并发场景的需求。


互联网

  • 携程:酒店、机票、度假等多部门在使用,包括实时订单、库存等非常核心的业务场景,单节点每秒已经处理超过 100 亿行数据。

  • 小红书: 大规模深化应用,支撑商业智能分析,用户行为分析、算法策略数据等,广告业务整体查询性能显著提升。

  • Airbnb:应用于 BI 数据分析场景、指标管理平台 Minerva、在线反欺诈等三个典型场景,并将数据分析普及到更多一线业务人员中。 [1]

产品荣誉

  • 荣获墨天轮2023年度最具潜力数据库

  • 荣获数据猿2022中国企业数智化转型升级创新服务企业

  • 荣获稀土掘金2022年度技术品牌传播案例TOP10

  • 荣获开源中国2022年度中国开源社区健康案例

  • 荣获开源中国2022年度优秀开源技术团队

  • 荣获InfoQ2022年度新锐技术品牌奖

  • 携手跨越速运入选爱分析“2022中国数据智能最佳实践案例”

  • 携手中原银行入选爱分析“2022中国银行数字化创新实践案例优秀案例集”

  • 携手平安银行荣获金融电子化“2022金融业数字化转型突出贡献奖”

  • 携手理想汽车荣获2022 DAMA中国数据治理最佳实践奖

  • 入选爱分析《2022中国数据库厂商全景报告》和《2022数据智能平台厂商全景地图》

  • 入选爱分析《2022年中国数据库研究报告》并纳入市场渗透率 Top10

  • 入选开放原子开源基金会、X-lab 开放实验室和阿里巴巴开源委员会联合出品的《2022 开源大数据热力报告》

  • 入选Forrester《The Data Management For Analytics In China Landscape, Q4 2022》

  • 入选Gartner《Market Guide for DBMS,China》

  • 入选 2022年 Forrester 报告《The Data Management For Analytics In China Landscape, Q4 2022》

  • 入选 2022 年 Gartner 报告《Market Guide for DBMS,China》

  • 成为首个取代 ClickHouse 登顶 ClickBench 的数据库

  • 位列开放原子开源基金会等联合发布《2022年开源大数据热力值报告》数据查询与分析方向增速第一名

  • 荣获数博会2021 领先科技成果"优秀项目”技术卓越奖年度最佳创新产品

  • 荣获IT168 2021技术卓越奖年度最佳创新产品

  • 入选2020 星河案例行业大数据应用优秀案例

产品认证

  • 荣获2021年中关村科技园区管理委员会颁发的中关村高新技术企业证书

  • 荣获2021年ISACA颁发的CMMI 3证书

  • 荣获2021年中标华信(北京)认证中心有限公司颁发的质量管理体系认证证书

  • 荣获2022年北京市科学技术委员会、北京市财政局、国家税务总局北京市税务局颁发的国家高新技术企业证书

  • 荣获中国信息通信研究院 中国泰尔实验室颁发的分布式分析型数据库 基础能力专项评测证书

  • 荣获2022年统信软件技术有限公司、海光信息技术股份有限公司颁发的通用软硬件适配认证中心联合认证证书

  • 于2022年完成并通过麒麟软件NeoCertify认证

  • 于2022年获得统信软件产品互认证明

  • 于2022年获得DataPipeline产品兼容性认证证书

  • 于2021年完成并通过华为鲲鹏相互兼容性测试认证

  • 于2022年完成并通过飞腾产品兼容性证明

  • 于2022年完成并通过兆芯产品兼容互认证明

  • 于2022年完成并通过奥威产品兼容性互认证明

  • 于2022年完成并通过鸿数产品兼容性互认证明

  • 于2022年完成并通过SmartBI产品兼容性认证

  • 于2022年完成并通过汇智盈金产品兼容性认证

  • 于2022年完成并通过永洪产品兼容性认证

  • 于2022年完成并通过众安产品兼容性认证

  • 于2022年完成并通过ClouGence杭州开云集致产品兼容性认证

相关资料

StarRocks官网:https://www.starrocks.io/

StarRocks产品手册:https://docs.starrocks.io/docs/introduction/StarRocks_intro/

StarRocks源码:https://github.com/StarRocks/starrocks