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05:49 AM · Oct 26 ,2025
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StarRocks - 從分鐘到秒級，從 ClickHouse 到 StarRocks：哈囉的實時進化之路

作者：雲漢翾 哈囉資深大數據開發工程師 導讀： 作為國內領先的出行與生活服務平台，哈囉在多業務協同與實時調度場景下，對數據分析性能和系統穩定性提出了更高要求。 為應對業務多元化帶來的數據增長與計算壓力，哈囉技術團隊完成了大規模 ClickHouse → StarRocks 遷移，並自研數據對比工具實現全流程自動校驗（該工具後續將開源）。 遷移後，查詢性能提升 3–5 倍，系統成本下降超

clickhouse , starrocks , SQL , 數據湖 , olap

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鏡舟科技 - 以 StarRocks 4.0 為核，引領企業邁入 AI 實時湖倉新時代

隨着人工智能與大數據技術的深度融合，數據分析平台正面臨一場深刻的變革。傳統的 T+1 批處理模式、孤立的分析系統以及僅面向內部用户的服務模式，已無法滿足當今業務對實時性、靈活性和智能化的高度需求。 新時代的分析場景，正從高層戰略延伸至一線運營，從批處理轉向批流一體，服務對象也從內部員工擴展至外部客户乃至 AI Agent。在這一背景下，一個能夠支撐極速、實時、統一分析的數據底座，已成為企業在 A

大數據 , 架構 , 人工智能 , starrocks , 數據分析

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鏡舟科技 - 告別“數據孤島”，基金公司如何構建秒級響應的統一分析底座？

在資產管理規模不斷攀升與金融科技深度滲透的雙重驅動下，基金行業正面臨前所未有的數據變革。當客户數量突破億級、日交易量邁向千萬級，數據不再僅僅是後台的記錄，而是驅動營銷獲客、投資決策與風險控制的核心資產。 然而，面對爆發式增長的數據體量與日益複雜的異構數據源，傳統的數倉架構正逐漸顯露疲態。如何打破數據孤島，實現海量數據的極速分析與統一管理，成為基金公司數字化轉型的關鍵命題。 本文將結合某頭部基金公司

金融科技 , 架構 , starrocks , 多表查詢 , olap

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鏡舟科技 - 鏡舟科技與察言觀數（AskTable）完成產品兼容互認，攜手開啓智能數據分析新篇章

近日，領先的企業級分析型數據庫廠商鏡舟科技與數據智能平台察言觀數（AskTable）完成產品兼容互認。此次互認包括開源版 StarRocks 和企業版鏡舟數據庫，雙方將在技術生態與商業應用層面深度協同，打通從“極速數據存儲”到“自然語言智能分析”的完整鏈路，共同為企業客户提供更高效、更智能的數據決策解決方案。 底層基座：極速統一，穩如磐石 鏡舟數據庫（Mirrorship）是基於 StarRoc

數字化轉型 , 人工智能 , starrocks , 數據分析 , 查詢

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鏡舟科技 - 行業標杆 | 越秀地產入選「2025年度數據湖倉應用創新先鋒企業」

近日，鏡舟科技發佈“2025年度數據湖倉應用創新先鋒企業”獎項，作為中國第一代商品房締造者和全國綜合性房企領軍者，越秀地產憑藉其在數據湖倉建設與應用方面的卓越實踐成功入選，為房地產行業的數字化轉型樹立了標杆。 一、越秀地產數據湖倉建設實踐 1. 選型決策：精準把握技術趨勢 為響應技術自主化、國產化的戰略號召，越秀地產計劃對經營分析系統實行升級，替換原有的微軟 SQL Server Analysi

數字化轉型 , starrocks , 數據分析 , 多表查詢 , 數據湖

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鏡舟科技 - 告別 Hadoop，擁抱 StarRocks！政採雲數據平台升級之路

作者：李進勇 政採雲研發中心數據平台負責人 數據驅動時代的痛 在當下數字化轉型的浪潮中，數據早已從輔助資源躍升為核心生產資料和決策基礎。政府提升治理效能，企業優化運營、創新服務，都深度依賴對海量數據的實時洞察與高效處理。 政採雲平台作為政府採購數字化的創新典範，集監管、交易、服務於一體，經過近九年的發展，已成為行業內服務範圍最廣、用户數量最多、交易最活躍、監管產品最豐富的跨區域、跨層級、跨領域的一

數字化轉型 , 數據倉庫 , hadoop , starrocks , 物化視圖

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鏡舟科技 - 鏡舟數據庫 TPC-DS 性能快報

鏡舟數據庫：極致性能，引領企業級分析新標杆 在數據驅動決策的時代，企業對數據分析平台的性能要求達到了前所未有的高度。毫秒級的延遲差異，可能直接影響商業洞察的效率和業務決策的質量。作為一款面向未來的企業級實時分析數據庫，鏡舟數據庫始終將極致性能作為其核心設計理念。 為了精確量化企業級產品的能力，鏡舟科技基於TPC-DS 基準測試集，對鏡舟數據庫與社區版 StarRocks 進行了同等條件下的深度性能

數據庫 , starrocks , 數據分析 , 數據湖 , olap

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阿里雲大數據AI - 雲棲實錄 | 洋錢罐基於 EMR Serverless 產品構建全球一體化數字金融平台

演講人：宋曉峯洋錢罐大數據運維總監 十年破壁：從數據築基到智能生態的全鏈路實踐 一、數據築基——自建大數據集羣的攻堅與突破 背景介紹 瓴嶽科技（Fintopia）是以大數據和人工智能為基礎的數字科技集團，為全球用户提供卓越的金融體驗。2015年成立至今，瓴嶽科技始終聚焦消費金融，業務遍佈中國大陸、東南亞、拉丁美洲和非洲等；集團旗下擁有洋錢罐、Easycash等知名品牌，截至2025年，服務全球金融

spark , 大數據 , 阿里雲 , starrocks

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StarRocks - Fresha 的實時分析進化：從 Postgres 和 Snowflake 走向 StarRocks

作者： Anton Borisov 開源無國界，在本期「StarRocks 全球用户精選案例」中，我們走進 Fresha——全球領先的美業、健康與自我護理行業一站式平台，服務於全球數以百萬計的消費者與商家。 隨着業務規模的快速增長，Fresha 曾面臨典型的架構失配挑戰：Postgres 頻繁因 OLAP 需求過載，而 Snowflake 在應對高頻準實時分析時又面臨成本與時效性限制。為此，

snowflake , schema , postgresql , starrocks , SQL

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鏡舟科技 - 中國企業出海新徵程：數據基礎設施如何成為全球化競爭的關鍵變量

作者：石強 鏡舟科技解決方案架構師 出海浪潮進入深水區：從規模擴張到質量突破 中國企業的全球化進程正在經歷一場深刻變革。過去幾十年，這一進程大致分為兩個階段： 第一階段的“引進來”，中國市場引入全球先進技術、經驗和模式，在複雜的國內需求推動下快速成長。 第二階段的“走出去”，隨着產品日趨成熟和國內競爭加劇，越來越多企業將在中國積累的經驗與創新推向國際舞台。 數據印證了這一趨勢的加速。根據國際貿易

全球化 , 數據 , 人工智能 , starrocks , 雲原生

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鏡舟科技 - 用户行為分析：從概念到實踐的全面指南

在數字化轉型浪潮中，用户行為分析已成為企業決策的核心驅動力。 用户行為分析本質上是對用户與產品交互過程中產生的各類行為數據進行系統性收集、處理和分析，從而揭示用户偏好、預測行為趨勢並指導業務決策的過程。它包含三層核心要素：行為軌跡捕捉、場景歸因分析和價值轉化實現。 用户行為分析已從可選工具演變為企業數字化轉型的必爭之地，它通過數據驅動的方式，幫助企業深入理解用户、優化產品體驗並最終提升業務價值。

數字化轉型 , hadoop , starrocks , 分析 , olap

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阿里雲大數據AI - 兩項世界第一！阿里雲EMR登頂全球數據倉庫性能及性價比排行榜

節前，和大家分享一個好消息： 阿里雲EMR在全球數據倉庫性能及性價比排行榜中斬獲兩項全球冠軍！ 在“數據分析”性能測試TPC-H榜單中，阿里雲EMRServerlessStarRocks（Stella1.2.0內核）以QphH超754萬分的性能結果斬獲全球冠軍，領先第二名111%； 在“決策支持類”性能測試TPC-DS榜單中，阿里雲EMRServerlessSpark（Fusion2.0內

spark , 阿里雲 , starrocks

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阿里雲大數據AI - EMR Serverless Stella 1.0 技術分享：StarRocks企業級版本內核重大突破

在今年雲棲大會上，EMRServerlessStella1.0正式發佈，這是一款面向企業級場景深度優化的高性能數據分析引擎。阿里雲開源大數據平台OLAP引擎負責人周康系統性地分享了Stella在存算分離架構、Lakehouse場景以及全文檢索等三大核心場景下的深度優化經驗，為業界提供了大規模OLAP系統工程化實踐的寶貴參考。Stella引擎的發佈將為企業級用户提供更加專業、高效的OLAP解決方案。

阿里雲 , starrocks

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阿里雲大數據AI技術 - 雲棲實錄 | 洋錢罐基於 EMR Serverless 產品構建全球一體化數字金融平台

演講人：宋曉峯洋錢罐大數據運維總監 十年破壁：從數據築基到智能生態的全鏈路實踐 一、數據築基——自建大數據集羣的攻堅與突破 背景介紹 瓴嶽科技（Fintopia）是以大數據和人工智能為基礎的數字科技集團，為全球用户提供卓越的金融體驗。2015年成立至今，瓴嶽科技始終聚焦消費金融，業務遍佈中國大陸、東南亞、拉丁美洲和非洲等；集團旗下擁有洋錢罐、Easycas

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StarRocks - 從小文件困局到“花小錢辦大事”：StarRocks 存算分離批量導入優化實踐

作者：羅一鑫 StarRocks Committer 導讀：在存算分離架構下，“一次性導入海量歷史數據”正成為被放大的隱形風險。本文介紹 StarRocks 如何從寫入源頭重構大導入路徑：通過“內存→本地磁盤 spill→集中 merge→對象存儲”，減少遠程寫入和重複開銷，降低 S3 寫入次數並放大文件粒度，釋放本地 I/O 能力，從源頭緩解小文件問題，幫助用户以更低投入獲得更高效、更穩定的使用

merge , 數據庫 , starrocks

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鏡舟科技 - StarRocks 向量索引如何讓大模型“記性更好”？

隨着 ChatGPT、DeepSeek 等大語言模型的普及，我們已經能夠與 AI 進行流暢的對話。然而，即使是最先進的大模型也面臨着“記憶困境”，具體表現模型只能記住訓練時接觸的知識，且這些知識在使用時很可能會過期。實際應用或在處理特定領域問題時，可能生成看似合理但實際錯誤的內容。 大模型的“知識固化”問題一定程度上限制了其在企業級應用中的價值。那麼，如何讓大模型擁有更好的“記性”，實現知識的動態

索引 , 查詢優化 , 數據庫 , starrocks , 大模型

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StarRocks - 實戰｜StarRocks 通過 JDBC Catalog 訪問 MongoDB 的數據

方案介紹 本文檔介紹如何通過 StarRocks 的 JDBC Catalog 功能，結合 MongoDB BI Connector，將 MongoDB 數據便捷接入 StarRocks，實現數據打通和 SQL 查詢分析，以下是整體流程圖。 前提條件 StarRocks 環境：版本 ≥ 3.0，支持 JDBC Catalog 功能。 MongoDB BI Connector：已安裝並運行，

jdbc , mongodb , 數據庫 , starrocks , 數據分析

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鏡舟科技 - 什麼是 MPP 數據庫？解鎖海量數據分析的關鍵技術

為什麼需要 MPP 數據庫？ 在數據爆炸的時代，傳統數據庫處理 TB 甚至 PB 級數據時往往力不從心，查詢緩慢，無法支撐實時分析需求。這種情況下，MPP 數據庫成為解決大規模數據分析性能瓶頸的關鍵技術。 想象一下：一個電商平台在大促期間，原本穩定的系統突然卡死；一個數據彙總應用在處理全年數據時崩潰。這些都是我們在高併發、高吞吐量場景下常見的問題。為什麼會這樣？因為系統設計時沒有考慮極限情況下的數

查詢優化 , 數據庫 , starrocks , 數據分析 , 分佈式

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鏡舟科技 - StarRocks × Tableau 連接器完整使用指南 | 高效數據分析從連接開始

一、導語：為什麼選擇 StarRocks Tableau 連接器？ 在當今數據驅動的商業環境中，企業不僅需要一個能夠處理海量數據的高性能分析數據庫，還需要一個直觀、強大的可視化工具來解讀數據背後的故事。StarRocks 作為新一代極速全場景 MPP 數據庫，以其卓越的 OLAP 分析能力著稱；而 Tableau 則是數據可視化領域的領導者。 [1] StarRocks Tableau 連接器正是

tableau , 數據可視化 , starrocks , 數據分析 , olap

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