博亚 博亚体育 APP博亚 博亚体育 APP镜舟数据库是基于 StarRocks 开发的企业级商用数据库，致力于解决企业数字化转型最后一公里难题，目前已上线金融、游戏、制造、物流等多家大型头部企业
携手 StarRocks 平安银行“大数据新一代用户画像标签系统”项目，荣获 2022
手把手带你从 Zero to Hero 成为一个 “StarRocks Pro”！
使用向量化、MPP 执行框架、列式存储引擎等技术，实现极速数据分析。Manager 管理功能及专业的售后团队，为您带来开箱即用的产品体验。
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。
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。
实时可更新的列式存储引擎保证数据秒级更新可见，为用户提供最实时的业务洞察。
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。
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。
对接多种数据生态，支持联邦查询，可作为数据湖引擎的加速器，提供统一查询服务。
我们使用 StarRocks 完成了固定报表迁移、知秋系统改造与实时数仓建设，极大提高了银行的数据导入、查询与分析效率。当前知秋系统内13个业务场景全部迁移。在实时存贷款报表应用中，业务人员能够查询到精准到秒级的最新数据，核对存款入账时间从平均半小时缩减至5秒钟，提升了360倍。
使⽤ StarRocks 后可⽀持近亿级数据量，能够适配更多⼤数据量下的业务场景，同时也能更好的维持业务稳定性，增加了业务同学对平台的信任和粘性，极⼤的提⾼了⽣产效率。
随着对 StarRocks 的系统架构和产品特性深入了解后发现，其产品能力基本解决了我们的痛点。主要体现在以下四点：部署监控运维简单，兼容 MySQL 协议和标准 SQL 语法，大表多表关联查询性能优异，支持不同数据来源高效导入和支持数据实时更新。
作为中国领先的互动娱乐供应商，通过与 StarRocks 的全面深入合作，游族网络依靠 StarRocks 丰富的数据导入方式和外表让数据查询更加高效，丰富的数据模型与高并发使数据建模、对外数据提供服务更加精准便捷。
通过 StarRocks 我们统一了整个指标计算的口径，大大提升了数据的质量。在上线了这么多指标，这么长时间内没有出现任何的数据质量问题。
StarRocks 的极速多维分析能力在我们团队的调研中表现亮眼，并提供灵活模型构建，兼备高并发查询，吸引我们放弃原有分析架构，开始基于 StarRocks 构建“极速统一”的全新分析架构。
在适应性更高的场景、如不更新、数据量10亿以下等，StarRocks 更加得心应手，性能强大。目前顺丰接入的一些非运单明细的场景，StarRocks 都有良好表现，如原财务系统，时常会出现告警。接入 StarRocks 以后，使用1/3的资源消耗即可良好的运行。
京东物流基于 StarRocks 的联邦查询方案打造了 Udata 统一查询引擎，高效解决了数据服务与数据分析的众多痛点，大大降低了开发运维成本，解决了查询引擎不统一和数据孤岛，让分析和服务不再分割。
在选型时，分析了业务应用场景，主要需求集中在单表聚合查询、多表关联查询、实时更新读写查询。由于维度表更新频繁，适合存储在 TP 库 MySQL 中，StarRocks 存储不变的事实表。内部表和外表直接做关联查询，即解决了 AP 库不适合数据频繁变更的问题，又可以提升多表关联的性能。这个方案在很大程度上降低了开发难度，又能充分利用 StarRocks 的分析性能，所以最终决定选用 StarRocks 作为存储引擎。
借助 StarRocks 搭建业务全景图，极大地减少了时间成本，数据采集速率也提高了，效率相比传统方案有 10-100 倍性能提升，真正意义上实现用户只关注业务。
业务的快速发展使得数据平台的转型迫在眉睫，经过内部多轮沟通和探索，发现 StarRocks 能以一套系统提供极速数据湖分析、高并发查询、实时分析等场景的解决方案，通过 StarRocks 构建了一套湖仓一体的数据架构，这套架构让我们能够低成本存储海量数据，也能够进行高效实时的数据分析，从而灵活应对各种业务分析场景。
我们通过引入 StarRocks 统一了明细查询和预聚合两种模型。其次是流批的统一，实时的数据和离线的数据都可以写到 StarRocks 里面，对外暴露统一的 OLAP 引擎来提供服务，这对用户来说是很友好的。另外在查询性能方面，我们通过跟其他的引擎的对比发现，StarRocks 的查询性能整体上来说是有优势的。
新方舟实时大屏是我们今年刚上线的营销中台，我们基于 StarRocks 构建了实时数仓，去支撑实时数据的分析，体现的是 StarRocks 的时效性和高并发。基于营销，我们要做很多方面的数据的分析，这个场景要面临跨越营销、供应、制造等等多域的数据的集成分析，不同域的数据时效性，对分析的要求不一样。
高度活跃的社区生态给开发者与用户带来了良好的开发与使用体验，所以我们选择 StarRocks 来作为 华米的 OLAP 引擎，替换原有的 HBase 成为存储层的新选择。
镜舟数据库以强大的实时导入和分析的能力，可灵活应对实时和离线分析的复杂场景，全面助力银行、基金、保险、证券等企业用户，在固定报表、用户画像、稽核审计、风控管理等业务场景极速化升级、全面完善金融机构数据系统的构建。
游戏厂商正在从较早期的描述性分析向诊断性分析和预测性分析转变，镜舟数据库应用于游戏生命周期的精细化运营，可大幅提升效益，覆盖用户画像、自助BI、游戏风控等多项业务场景，帮助游戏企业抢滩游戏精品化时代。
制造企业数据孤岛问题严重，镜舟数据库提供多种导入方式，并支持以外表方式对多源数据进行联邦查询，高效对接多域多系统数据，同时支持离线与实时分析，实现 OLAP 查询引擎的统一，覆盖自助BI平台、质量实时追溯场景，实现数据价值最大化。
在物流行业，运单场景是最典型的场景。基于对时效的需求，物流延伸出“限时达、当日递、次晨达、次日递”等多种类型，物流企业对实时化分析的要求越来越高，而原有平台架构的查询性能并不能跟上需求。镜舟数据库提供极速查询性能，并能够统一OLAP分析层，部署运维简单上手容易。在OLAP多维分析平台工具的实际服务中，实时体验和灵活分析成为镜舟数据库最大的亮点。
智能汽车是集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，其中最为典型的是 IoT 互联网场景。在业务决策中，除了会产生各种业务系统的数据、APP 埋点数据外，还需要考虑汽车使用过程中传感器产生的海量时序信号数据。依赖镜舟数据库强大的 OLAP 分析能力，可满足汽车售后维护、OTA 升级、车辆的健康状况检测、早期预警以及维修保养等各种需求。