随着数据分析需求的不断演进，企业对数据处理架构的期望也在不断提升。在这一背景下，StarRocks 凭借其高性能的实时分析能力，正引领数据分析进入湖仓一体的新时代。

4 月 18 日，镜舟科技高级技术专家单菁茹做客开源中国直播栏目《技术领航》，深入分享了如何基于 StarRocks 搭建高效的大数据底座，解决 BI 报表、实时分析与机器学习三大场景的数据处理需求。

一、数据技术架构演进

在大数据技术发展的历程中，数据分析架构经历了从单一走向融合的漫长旅程。这一演进过程可以清晰地分为三个阶段：

传统数仓时代（2000-2010）：以 Oracle/DB2 为代表的单体架构占据主导地位，这一时期的数据处理能力有限，主要服务于结构化数据的分析和报表生成。数据仓库承担着数据整合与分析的重任，但也面临着扩展性不足、成本高昂等问题。

大数据平台期（2011-2018）：随着业务复杂度提升和数据规模爆发，Hadoop+MPP 混搭架构应运而生。这一阶段引入了数据湖的概念，可以容纳更加多样的数据类型。

然而，这种架构也带来了新的挑战——数据孤岛问题、分析性能瓶颈以及数据一致性难题。

湖仓融合阶段（2020 至今）：这一范式融合了数据湖与数据仓库的优势，极大地简化了企业的数据处理流：

• 消除数仓与数据湖之间的边界

• 在保持数据湖开放性和低成本的同时，提供数据仓库级别的查询性能
• 支持统一的元数据管理和数据治理，有效解决数据一致性问题

StarRocks 3.x 统一架构也进一步实现了"All data， one analytics"的业务价值，让分析师能够更加高效地从数据中提取价值。

二、StarRocks Lakehouse 三大核心特性

StarRocks Lakehouse 架构通过三大核心特性很好地解决了当前数据分析面临的关键挑战。

1. 存算分离架构：平衡弹性与成本

StarRocks 的存算分离架构在 2023 年 4 月正式发布，目前已有上百家企业成功上线。这一架构彻底解耦了计算与存储，带来显著优势。

以京东物流为例，他们面临着海量数据实时写入需求、长周期数据留存（从 7 天到 2 年不等）以及业务高峰期资源需求剧增等挑战。

通过 StarRocks 的存算分离架构，京东物流实现计算节点完全无状态，秒级完成扩缩容，同时不需要数据迁移和均衡，大幅提高资源利用率，另外，分析平台支持按需、按时等多种扩容方式，轻松应对流量波动。存算分离带来极具吸引力的成本效益：

• 从存算一体的三副本本地存储转变为一副本对象存储，存储成本降低 80%
• 数据可靠性从 3 个 9 提升至 11 个 9，显著增强数据安全性
• 通过 data cache 机制保证热数据访问性能，确保查询性能与存算一体架构相当

• 冷查询性能达到存算一体的 1/3，仍能满足常规分析需求

StarRocks 的存算分离架构不仅解决了传统架构的弹性不足问题，还大幅降低了存储成本，实现了资源利用的最优化。

企业级产品镜舟数据库提供的 Multi-Warehouse 能力，能够解决 ETL 任务与即席查询资源隔离的问题。支持动态调整资源分配，避免互相干扰，同时能够基于优先级的任务调度，确保关键业务流畅运行，支持资源使用的细粒度控制，提高整体利用率。

2. 极速湖仓分析：打破数据孤岛，实现无缝集成

数据孤岛问题一直是企业数据分析的痛点。StarRocks 通过统一数据目录机制提供了更高效的解决方案。通过跨源治理能力，StarRocks 能够同时接入多种数据源，实现数据的统一管理：

• 支持 Hive、MySQL、Kafka 等多种数据源的无缝接入
• 统一的元数据管理层，解决数据散落各处的问题

• 开放的数据格式支持，兼容 Iceberg、Hudi、Paimon 等主流数据湖格式

统一数据目录机制帮助企业建立真正的数据资产全景视图，打破数据孤岛，为数据分析提供坚实基础。

通过优化的查询执行计划（CBO）向量化执行引擎，StarRocks 能够加速数据湖查询，减少资源消耗，加速数据处理，另外设计智能数据预取和缓存机制，显著提升性能。TPC-H 基准测试表明，StarRocks 比 Trino 快 3-5 倍。

镜舟数据库通过权限统一管理，进一步提供企业级数据安全保障：行列级安全策略同步至所有数据源，支持 RBAC 权限管理，精细化控制数据访问，同时通过集中式权限管理，简化了安全运维工作。

3. 物化视图：兼具性能与灵活性

StarRocks 的智能加速引擎是其卓越性能的核心所在，通过多项创新技术实现了查询速度的质的飞跃：

StarRocks 的物化视图技术为分析提供灵活性：支持基于多表的 JOIN 操作和复杂查询场景，能自动感知基表分区变化，同步刷新物化视图。并且 StarRocks 能通过透明查询改写实现加速，业务 SQL 无需调整。

StarRocks 的三大特性构建了一个强大的 Lakehouse 架构，真正实现了数据湖的开放性和数据仓库的性能优势相结合，为企业数据分析提供了全新范式。这一架构不仅解决了当前企业面临的数据分析挑战，还为未来发展奠定了坚实基础。

三、企业案例：南京银行湖仓融合数字化转型实践

作为企业级产品，镜舟数据库基于 StarRocks 开源项目打造，符合国家标准并适配国内外生态体系，已在多个行业成功落地湖仓一体化解决方案。尤其在金融领域，镜舟数据库帮助众多企业实现数据驱动转型，显著提升了数据分析能力和业务创新效率。

南京银行面临零售业务量快速增长带来的数据挑战，累计沉淀原始数据量达 500TB，包含 800 多张复杂业务表。传统数据处理架构难以满足日益增长的实时分析需求，数据分析效能与业务创新逐渐脱节。

南京银行选择采用基于 StarRocks 的镜舟数据库替换原有的 Impala，完成湖仓一体平台建设：

• 性能显著提升：用 7 张 1.3 亿数据量的大表做关联和聚合，镜舟数据库可在 7 秒内返回结果，查询性能提升 10 倍以上
• 数据时效性改善：克服了传统 T+1 固定报表模式的延迟问题，实现数据价值的及时呈现

• 灵活用户画像分析：构建灵活的营销中心，通过客户资产总额、资产配置偏好、月收入等数据进行精准画像，实现数字化获客和销售转化

目前，基于镜舟数据库的大零售经营管理平台已覆盖南京银行多种业务类型，支持从业务系统自动接入推荐人信息，实现线上化业绩分配认领，提升了全行考核有效性和透明度。

四、结语：镜舟科技进一步为客户打造价值全景

StarRocks 作为新一代 Lakehouse 架构的引领者，已经在多个行业展现出其强大的价值创造能力。通过 StarRocks 的湖仓一体架构，企业能够真正实现"一套架构解决 BI 报表、实时分析与机器学习三大场景"，为业务决策提供坚实的数据基础。

通过镜舟科技的企业级解决方案，客户能够获得全方位的价值提升。随着数据分析需求的不断演进，镜舟科技将携手 StarRocks 继续引领行业创新，为企业提供更加高效、灵活的数据分析解决方案，助力企业在数字化转型的道路上走得更快、更远。