携手未来，星辰大海～StarRocks让数据分析更简单

（复杂的企业数据分析架构）

第一，数据分析性能不达标。

随着数据驱动的深入，业务提出了更多的分析需求，比如多维分析，实时分析，高并发查询和 Adhoc 查询。在很多分析需求场景下，当前系统性能表现不佳，无法提供极速分析体验。

第二，数据分析的灵活性不足。

很多时候，为了能够提供极速分析体验，你需要针对各类场景构建大宽表，或者做复杂的预处理，而这损失了分析灵活性。特别是在自助化BI这样灵活的场景下，星型模型和雪花模型的价值不可替代。现有的系统难以同时高性能支持这些建模手段。

第三，数据架构复杂度太高。

为了满足业务的多种分析需求，你必须搭建多套系统来组合使用。这让分析层架构变得非常复杂，导致开发维护成本以及业务使用成本都很高。另外，随着各类实时分析场景的兴起，你需要同时构建离线数据链路和实时数据链路。但数据同步、数据一致性、计算逻辑同步、异常数据处理、多系统运维等问题马上就接踵而至。你只能疲于应付。

第四，数据分析能力弹性不足。

你的数据规模越来越大，对应的数据分析系统需要不断地扩容；不同的业务线有不同的数据分析访问量，需要保证每个业务线的SLA；有的业务还有大促，周年庆等流量高峰，如何保证既能支持好业务，又能节省成本？相信这些问题没少让你头疼。

产生这些问题的根本原因，是旧的大数据技术架构已经不能满足当前业务高速发展的需求。在旧的底层架构上进行修修补补只能解决部分问题。要想从根本上破局，就需要一套全新的“极速统一”的数据架构。“极速”，意味着全面提升数据处理和分析的性能；“统一”意味着将复杂分散的数据架构融合为简单统一的架构。

为此我们决定把我们的核心产品DorisDB升级为StarRocks，并全面开源（Github搜索“StarRocks”），和全球大数据从业者一起构建新一代极速统一的数据分析架构！

StarRocks 开创全新的极速统一分析

2020年初，当时还没有人相信一个企业的数据分析架构可以统一，但我们相信“极速统一分析”一定可以实现。经过团队近20个月夜以继日的努力，我们攻克了诸多“不可能”的技术难题，通过自主研发新一代的技术，我们将StarRocks打造成了具有划时代意义的产品：“新一代极速全场景MPP数据库”

• 全新设计的全面向量化 MPP 查询引擎，同时支持极速的单表和多表查询性能 。

StarRocks自主打造的新一代全面向量化的MPP引擎使查询性能大幅提高，是非原生向量化系统（Kylin / Druid / Elasticsearch / Impala-Kudu / Presto / Greenplum）的3～5倍以上。ClickHouse向量化引擎并不支持全面的MPP，多表查询能力差，StarRocks的多表查询性能是其3～5倍以上。

• 全新设计的实时列式存储引擎，具备极致的实时更新和查询性能。

在实时更新下，StarRocks查询性能是其他产品的3～5倍以上。

• 全新设计的数据分布模式，具备高并发查询能力。

其他系统都无法较好支持高并发查询，StarRocks可以支持每秒上万次的并发查询能力。

• 全新设计的 CBO 优化器，支持极速的秒级 AdHoc 查询。

StarRocks性能可以做到主流AdHoc查询系统Presto的5倍以上，可以做到秒级延迟。

• 全新设计的现代化物化视图，具备灵活透明的预计算加速能力。

其他产品无法做到非常好的透明化加速，具有较高的开发和管理成本，StarRocks在可以灵活透明加速的现代化物化视图方面进行了大量创新。

通过这些独特的技术能力，StarRocks真正实现了极速统一分析：

• StarRocks可以同时高效支持OLAP多维分析、实时数据分析、高并发查询、AdHoc查询等多场景，并且比上一代同类型产品的分析能力快3～5倍以上。

• 全新的OLAP多维分析体验，打破“只能做大宽表”的局限性，让多种数据建模模式：预计算、大宽表、星型模型和雪花模型等都具备极速分析体验。

• 全新的实时数据分析体验，真正支持实时更新和删除，并能保证极速查询性能。

• 全新的高并发查询体验，突破传统OLAP无法高并发的限制，支持数千人同时访问。

• 全新极简统一的OLAP架构，大大降低了使用和运维管理复杂度，提升了开发和使用效率。

“极速统一分析”并不是终局，而是新的起点

在当前极速统一的数据分析架构的基础上，我们的下一个目标是要打造“新一代流批融合的极速湖仓（Lakehouse）”。众所周知，在当前主流的数据处理链路中，实时数据处理和离线数据处理是割裂的。企业要管理好这两种数据处理场景，往往系统架构复杂、难于维护。而我们要在StarRocks里实现这两种数据处理方式的融合。

• 我们将设计全新实时和离线融合的云原生架构，可以同时高效管理实时数据和离线数据。

虽然云原生标杆Snowflake在离线数据场景下打造了先进的存储计算分离架构，但是这个架构在实时数据分析支持上存在很大不足。我们将设计新一代云原生架构，同时高性能支持实时数据和离线数据的写入和读取。

• 我们还将设计全新流批融合的向量化计算引擎，可以同时进行极速的批处理和流处理。

通过打造全新的向量化批处理引擎，可以实现比Apache Spark快5～10倍以上的批处理速度。同时完美融合流式语义，利用向量化技术提升流处理性能。用户无需再忍受使用Spark和Flink分散进行批处理和流处理带来的复杂性！

“坚持大胆尝试，实现不可能”是我们一直践行的价值观。在未来一年半左右的时间内，我们将和社区一起打造全新的StarRocks。让企业的离线数据和实时数据可以采用同一套架构、同一种语义、同一个引擎来处理，让数据架构实现全面的“极速统一”，“让原本简单的事情回归简单”！

一个人走得快，一群人走得远

为了实现这些伟大梦想，我们将在全球范围内构建StarRocks开源生态，吸引优秀的有志之士一起来参与社区建设。我们将不遗余力地推动更多的全球用户加入社区，了解和评测StarRocks，使用和改进StarRocks。我们还将推动全球的数据工程师/数据分析师与社区一起，基于StarRocks构建各类数据分析场景的新一代解决方案。

如果你也和我们一样，心怀梦想，请现在就关注我们，参与社区建设，在Github上给StarRocks加一个星吧。让我们一起来创造“极速统一”的大数据新时代，向不可能说不！

StarRocks——携手未来，星辰大海！

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