数据架构演进
| 代际 | 特点 | 典型技术 | 数据类型 | 资源架构 |
|---|---|---|---|---|
| 第1代 | 关系型数据库 | Oracle/MySQL | 结构化 | 专业设备共享存储 |
| 第2代 | MPP数仓 | Greenplum/Vertica | 结构化 | X86通用服务器MPP |
| 第3代 | Hadoop平台 | Hive/Hudi/Iceberg | 结构化/半结构化 | 通用服务器 |
| 第4代 | 智能湖仓一体 | StarRocks | 结构化/半结构化/非结构化 | 存算分离云原生 |
StarRocks 核心优势
极致性能
- 向量化执行引擎
- CBO优化器+Runtime Filter
- 单节点100亿行/秒处理速度
- 查询延迟亚秒级
实时能力
- 秒级数据更新可见
- 单节点100MB/s写入速度
- 支持主键更新模型
灵活架构
- 多模型支持：星型/雪花/宽表模型
- 存算分离架构（云原生）
- 多表物化视图加速查询
生态整合
- 外部数据目录：Hive/ES/MySQL/Hudi/Iceberg/Delta Lake
- 计算集群隔离：多租户资源组
- 无缝对接BI工具（Tableau/FineBI等）
核心场景
实时分析
- 实时数据看板
- A/B测试分析
- 金融风控即时决策
混合负载
- 高并发点查（TP99<1s）
- Ad-hoc查询
- 批量报表生成
湖仓一体
- 直接查询数据湖（Iceberg/Hudi/Delta Lake）
- 无需ETL预处理
- 统一数据源（Single Source of Truth）
数据仓库 vs 数据湖
| 维度 | 数据仓库 | 数据湖 |
|---|---|---|
| 数据格式 | 特有格式（优化性能） | 通用格式（Parquet/ORC） |
| 存储成本 | 高（本地SSD） | 低（S3/对象存储） |
| 典型引擎 | StarRocks/ClickHouse | Trino/Presto |
| 优势场景 | 实时BI分析 | 机器学习/AI训练 |
部署能力
- 云原生支持
- AWS/GCP/Azure全平台兼容
- Kubernetes/Helm自动化部署
- 扩展生态
- 数据集成：Flink/Kafka/Spark Connector
- 权限管理：Kerberos/Apache Ranger
- 监控体系：Prometheus/Grafana/Datadog
性能指标
- 综合查询速度比同类产品快3-5倍
- 支持数千用户并发访问
- 高并发场景QPS>10,000+
- 存储成本降低80%（对比传统MPP）