某个全球领先的金融机构，每天需要处理亿级交易记录，实时监控市场变化、风险波动、客户行为。在这种高频数据流动下，传统数据库架构早已无法支撑企业对即时决策的需求。数据处理的瓶颈、延迟和高昂的成本成为了严重制约企业增长的“隐形杀手”。
其实，类似的问题很普遍。
那怎么来解决这个问题呢？StarRocks所倡导的湖仓一体架构，为我们带来了新的解法。是StarRocks和镜舟科技的技术突围——在数据量激增和业务需求日益复杂的背景下，他们通过创新的湖仓一体化架构，成功打破了数据分析的“天花板”。在StarRocks基础上，镜舟科技已经成功在商业实践中证明了这一方案的应用价值。
那么，StarRocks有什么独特的技术创新，镜舟科技又是如何将其在真实业务场景中应用落地的？接下来，让我们一点点揭晓答案。
StarRocks是如何成长为湖仓的关键玩家的？
以史为鉴，可以知兴替。我们可以从数据管理技术的演进历程中，来看清楚未来的方向。在过去的几十年里，数据管理技术经历了多次重要变革，从关系型数据库到数据湖，再到如今的湖仓一体化，每一次技术创新都推动了行业的前行。
上世纪80年代，数据仓库的出现解决了企业对结构化数据的存储和批量分析需求。以Teradata和Oracle为代表的关系型数据库，帮助企业实现了高效的历史数据查询和决策支持。然而，随着互联网的发展和数据种类的多样化，传统架构的局限性逐渐显现。面对海量非结构化数据，数据仓库显得力不从心。
进入2010年代，数据湖技术崛起，以Hadoop和Spark为代表的分布式计算平台提供了更加灵活的数据存储方式，支持多种数据格式。然而，数据湖的低效查询和缺乏有效的治理也成为了其短板。数据的处理变得更为复杂，查询性能和数据管理的问题依旧没有得到根本解决。
进入2020年代，湖仓一体化（Lakehouse）成为数据架构的新趋势。Lakehouse结合了数据湖的开放性和数据仓库的高效性，不仅能应对海量数据的存储需求，还能提供高效的实时分析能力。这一架构为企业提供了灵活、高效的解决方案，成为了推动数据分析变革的关键技术。
StarRocks的崛起与湖仓一体化技术的兴起不谋而合，凭借卓越的技术创新，迅速在全球数据分析市场占据重要地位。作为一款分布式分析型数据库，StarRocks专注于实时数据分析，通过列式存储和向量化执行引擎，突破传统数据库的性能瓶颈，实现了高效的OLAP查询，为企业实时决策提供强大支持。
随着数据量激增，StarRocks在2.0版本中引入了存算分离架构，成功解耦计算与存储资源，提升了系统的扩展性和弹性，帮助企业灵活应对海量数据处理需求。3.0版本进一步实现湖仓一体化，通过物化视图等技术优化查询性能，简化数据管理，提升了分析效率。
物化视图加速查询速度
StarRocks的成功源于其精准契合行业需求，存算分离架构让企业能够灵活配置资源，提升了性能和效率。同时，自动化JSON加速技术提升了半结构化数据处理能力，弥补了传统数据库短板。
而且，StarRocks在AI和大数据应用中表现出色，尤其是在向量检索技术的加持下，能够高效处理大规模数据。例如，在腾讯文生图项目中，其将全链路检索延迟从15秒降至2秒，并减少了70%的资源成本。
StarRocks不仅在技术上不断突破，还凭借开源生态和全球合作伙伴的支持，推动了技术的全球应用。Pinterest、Shopee等企业的成功案例证明，StarRocks帮助客户实现P99延时降低50%，资源成本节省68%，提升了企业的性价比和效率。
镜舟科技，源于StarRocks但不止于StarRocks
需要指出的是，StarRocks虽然有诸多技术创新，但从前沿技术到商业落地，还需要解决一系列问题。而像镜舟科技这样的企业，则通过提供更加安全、稳定、易用且贴合行业需求的解决方案，以及生态建设，来推动湖仓一体的应用落地。
具体来看，为了推动StarRocks的商业落地，镜舟科技在以下三个方面实现了突破：
1、基于StarRocks打造企业级高可用解决方案
在企业级应用场景中，数据的高可用性和系统的稳定性至关重要。镜舟科技深知这一点，并在StarRocks的基础上，推出了一系列创新性的解决方案。例如，跨集群同步与读写分离架构优化，成为其企业级数据库解决方案的核心功能。这一技术不仅能保证数据的实时同步，提升数据访问的高效性，还能有效地分担计算负载，保证系统的高可用性与容灾能力。
尤其在金融、证券等对数据时效性和安全性要求极高的行业，镜舟科技的这项创新在实时风控和数据备份方面，极大提升了系统的可靠性与稳定性。金融行业的客户需求尤为严格，镜舟科技的技术解决方案在高安全性与高稳定性方面做到了精准对接。通过在StarRocks的基础上强化事务隔离与数据加密，镜舟为金融行业提供了符合行业合规要求的产品，确保了交易数据的安全性与高效性。
2、多维度技术创新，降低使用门槛
在数据处理和分析的过程中，物化视图（Materialized Views）是提高查询性能、简化查询逻辑的重要工具。然而，传统物化视图的管理往往需要大量人工干预与维护。镜舟科技在这一领域的突破，正是通过AutoMV功能，自动化地对物化视图进行管理与优化。这一创新使得数据管理员可以更专注于业务决策，而将繁琐的物化视图更新、调整等工作交给系统自动完成。
通过对物化视图的智能化管理，TPC-H测试性能提升32%，使得复杂查询场景下的执行速度大幅加快，尤其适用于数据量庞大且查询频繁的应用环境。
3、积极参与StarRocks开源社区建设，推动湖仓一体技术普及
镜舟科技不仅仅局限于提供技术产品，它还积极推动湖仓一体化技术的普及与标准化。作为StarRocks的核心贡献者，镜舟科技在与开源社区的协同合作中，主导了70%核心特性的开发，涵盖了性能优化、数据处理能力、系统稳定性等多个方面，为湖仓架构的标准化和生态建设做出了突出贡献。这种积极的开源合作精神，使得镜舟能够与全球技术社区共同推动湖仓技术的进步，同时也加速了技术在实际应用中的普及。
通过与国内外主流云厂商的合作（如腾讯云、阿里云等），镜舟科技在云原生时代的湖仓一体化解决方案方面，快速搭建起了完善的技术生态。这些合作不仅增强了镜舟的市场竞争力，也使得其技术得以在多个行业得到广泛应用。
镜舟科技深知技术不仅仅是要做好，更需要让更多的企业了解并使用它。为此，镜舟积极开展技术布道，通过技术讲座、行业研讨会和线上线下的交流活动，推动湖仓一体化技术在国内外的广泛应用。同时，镜舟还与多家企业和开发者合作，帮助他们将湖仓技术应用到实际生产环境中，推动技术的商业化落地。
用技术的花，开出商业的果实
正是在技术创新与应用落地方面的持续努力，镜舟科技取得了丰硕的商业成果。
镜舟实现了ARR的持续翻倍增长，为公司提供了稳定、可预测的收入来源。与此同时，镜舟的NRR（净收入留存率）持续保持在130%以上，意味着不仅现有客户继续留存，还通过产品扩展和服务升级实现了客户的增长。
镜舟科技的湖仓一体解决方案，已经在多个行业成功落地，助力企业在数字化转型中实现飞跃。从金融到零售、制造等行业，镜舟的技术为各行各业提供了个性化的解决方案，打造多个行业标案案例。
● 西南证券的报表平台分析优化
随着业务发展，西南证券用户运营分析系统遇 Oracle 报表平台性能不佳、Impala 资源抢占、多系统运维复杂等问题。后与镜舟科技合作，将数据导入 StarRocks，合理划分表结构，优化系统架构。新系统在股票、客户、机构等维度实现深入分析，查询性能大幅提升，10 亿数据查询 10 秒内出结果，运维成本降低，通过技术升级实现价值与数据处理能力的飞跃。
● 中通快运的数据驱动业务重构
中通快运以 “数据赋能业务” 推动架构进化和业务流程变革，基于镜舟湖仓分析引擎建设高效驱动业务的数据中心，采用 Paimon 和镜舟湖仓分析引擎构建批流一体基础，实现数据实时采集传输，镜舟湖仓分析引擎承担核心 OLAP 能力，实时链路秒级响应，历史数据查询优化至 2 - 3 分钟，数据分析链路实现湖仓一体。这不仅提升数据分离和扩容能力，便于数据管理，也提高业务与开发的运营和协同效率，让数据开发能够快速响应业务需求。
● 吉利汽车大数据平台降本提效优化
过去，吉利汽车面临计算、存储等多方面挑战。2020 年启动 LakeHouse 技术架构调研，对 StarRocks 进行测试后选定其商业版镜舟分析型数据库，并在集团众多项目中上线，镜舟分析型数据库大幅提升数据查询分析效率，如单表 480 亿行数据物化视图 10 秒内可刷新，报表查询平均耗时 100 - 200ms，在研产销服等多场景广泛应用。
驶向湖仓一体的星程大海
数据分析的指数级增长为湖仓一体化带来巨大机遇，StarRocks与镜舟科技凭借技术创新和商业模式的独特优势，正在全球化进程中占据关键位置，未来潜力无穷。具体来看，以下几个力量，将成为驱动StarRocks和镜舟科技发展的强劲动力：
1. 数据分析市场的高速增长
全球数据量每年增长23%，企业对实时数据分析的需求与日俱增。传统的数据库和数据湖架构难以满足海量数据处理和实时分析的双重需求。湖仓一体化技术的出现，结合了数据湖的开放性和数据仓库的高效性，成为解决这一挑战的理想方案。
StarRocks作为这一新技术的先行者，凭借其高效查询和灵活架构，已经成为企业数据分析的新标配，推动了湖仓一体化技术的普及，并为市场带来了巨大的增长潜力。
商业模式方面，镜舟科技则通过订阅模式，可实现稳定的收入增长，并为持续的技术研发和市场拓展提供了资金支持。
2. 核心行业需求的精准匹配
StarRocks不仅迎合了行业技术趋势，更通过其强大的数据处理能力，精准满足了各行业的核心需求。
例如，在金融行业，在风控和合规需求日益严峻的背景下，StarRocks为银行提供了实时、低延迟、高并发的数据分析支持，帮助其快速识别风险并做出决策。零售行业，通过优化库存管理和提升个性化推荐能力，StarRocks帮助零售商实现全渠道精细化运营，提升了供应链效率和客户体验。制造与物流行业，StarRocks为制造和物流企业提供了实时监控和智能化决策支持，优化了生产流程和供应链管理，降低了成本并提升了运营效率。
3. 全球市场扩展的潜力
随着数字化转型的深入，StarRocks在全球市场的发展潜力逐步显现。比如，在亚太市场，尤其是东南亚，正经历数字化浪潮，StarRocks凭借其灵活的架构和强大的数据处理能力，迅速成为该地区企业数字化转型的首选解决方案。
在欧美市场，StarRocks则可以通过其高性能和开源生态，突破ClickHouse、Snowflake等传统竞争者的壁垒，逐步进入高端数据分析市场。
4. 满足AI与BI融合的新需求
随着AI大模型和实时数据分析的融合，StarRocks满足了这一新兴需求。通过向量检索和RAG应用，StarRocks为企业提供了大数据时代的智能分析支持，推动了AI与BI深度结合。
此外，StarRocks的低门槛、高性价比的解决方案，也使其在中小企业市场中获得了广泛应用，助力更多企业实现数字化转型。
当然，无论是湖仓一体还是StarRocks，其发展进步都只有进行时，没有完成时。要想在现在基础上更上一层楼，还需要在开源生态、商业模式创新、行业标准等多个维度持续发力。
在开源生态方面，StarRocks通过开源社区的深度参与，不仅要推动技术创新，还要建立全球开发者和生态伙伴网络；在行业标准化方面，随着湖仓一体化技术成为行业标准，StarRocks能通过技术兼容性和前瞻性巩固市场领导地位，确保了其在全球数据分析生态中的核心地位。
今天，拥抱数据，意味着拥抱未来。未来属于那些敢于颠覆、勇于创新的企业。StarRocks的崛起，正是这一新时代的象征，它不仅为行业提供了解决方案，更点燃了数据驱动商业变革的火种。对于企业来说，这是一次前所未有的机会：谁掌握了数据，谁就掌握了未来。抓住机遇，拥抱数据革命，让我们一起，驶向下一个数据时代的辉煌！
文：月满西楼 / 数据猿
责编：凝视深空 / 数据猿
