以 StarRocks 4.0 为核，引领企业迈入 AI 实时湖仓新时代

随着人工智能与大数据技术的深度融合，数据分析平台正面临一场深刻的变革。传统的 T+1 批处理模式、孤立的分析系统以及仅面向内部用户的服务模式，已无法满足当今业务对实时性、灵活性和智能化的高度需求。

新时代的分析场景，正从高层战略延伸至一线运营，从批处理转向批流一体，服务对象也从内部员工扩展至外部客户乃至 AI Agent。在这一背景下，一个能够支撑极速、实时、统一分析的数据底座，已成为企业在 AI 时代保持竞争力的关键。

StarRocks 进化：实时与统一

技术演进的根本目标在于解决客户的业务问题。StarRocks 的发展路径正是这一理念的体现，从解决 BI 查询慢，到实现业务实时洞察，再到构建统一的湖仓分析能力。今天，StarRocks 4.0 聚焦“AI 实时湖仓”这一场景，成为了一个为 AI Agent 应用场景做好充分准备的数据引擎。

StarRocks 4.0 核心能力：为 AI 湖仓注入强劲动力

StarRocks 4.0 带来了多项重大改进，旨在全面提升分析性能和用户体验：

• 极致性能，加速洞察：通过深度的算子优化，StarRocks 将 Iceberg 数据湖上的分析性能提升了 60%，JSON 数据处理速度提升 3-15 倍。这意味着企业的业务团队可以更快地从海量数据中获得洞察，抢占市场先机。

• 把握当下，实时加速：通过优化数据导入机制，对云存储的 API 调用降低了 70%-90%，实现了数据的秒级可见与分析。无论是实时风控、动态定价还是即时营销，企业的决策都可以基于最新的业务动态。

• 极致统一，简化架构：StarRocks 提供原生的湖仓一体能力，支持对 Iceberg、Hudi、Paimon 等主流数据湖格式进行高性能读写，并以统一的 Catalog 管理权限，帮助企业告别繁杂的 ETL 和多套组件并存现状，构建一个开放、统一、高效的 One Data 体系。同时，通过全面向量化、CBO、现代化物化视图等上百项优化，为全场景分析提供性能保障。

落地实践：StarRocks 在多元场景中的应用

StarRocks 已在金融、零售、制造等行业的头部企业中得到广泛应用，并取得了显著成效。

金融：赋能大型城商行，实现架构现代化

该行原有的经典 Lambda 架构组件繁多、维护成本高昂，多套 OLAP 引擎并存导致数据孤岛问题严重。通过引入 StarRocks 作为统一分析引擎，替代了 Impala、HBase、Kylin 等多套系统。利用 StarRocks 直接分析内表与 Hive/Iceberg 外表，并借助物化视图等特性进行全场景加速。数据架构与 Pipeline 极大简化，运维成本显著降低，报表、驾驶舱、探查分析等所有应用均实现了极速响应。

即时零售：支撑淘宝闪购，赢得即时零售战役

在竞争激烈的即时零售业务中，对实时决策、高并发查询和复杂多维分析的性能要求极高。淘宝闪购采用“Paimon + StarRocks”的实时湖仓架构，利用 StarRocks 对外表、分层物化视图的透明加速能力，实现了多维分析、UV 统计等复杂场景的极速响应，分析性能提升 10 倍、存储成本降低 60%，并稳定支撑每日超 17 万次的高并发查询。

电商：助力电商平台，迈向智能 BI 新阶段

该电商平台希望从“敏捷 BI”向“智能 BI”（ChatBI）演进，但面临技术栈复杂、多模态数据检索困难等问题。项目最终选用 StarRocks 作为统一数据底座。它不仅承载指标查询，同时凭借其内置的文本与向量检索能力，统一替代了原有的 ES 和 Milvus，简化了平台技术栈。该智能 BI 平台上线一年来，月活用户超百人，月均问答超 3000 次，准确率高达 90% 以上，有效降低数据分析门槛。

未来：迈向 AI 增强的智能数据分析

作为 StarRocks 开源项目在中国的主要贡献者和推广者，镜舟科技深知企业级客户对稳定性、安全性及专业服务的更高要求。通过企业版产品镜舟数据库，在 StarRocks 内核能力的基础上，增加了安全管控、灾备、可视化运维等企业级功能，致力于帮助更多企业构建卓越的数据分析系统，共同拥抱数据驱动的智能未来。

展望未来，镜舟科技将持续推动 StarRocks 在 AI 增强领域的创新，提供智能建模、AI 增强分析闭环等能力，让数据分析变得更加智能、自动化。

镜舟科技致力于成为企业在 AI 时代最值得信赖的数据技术伙伴，与客户携手共筑开放、统一、高性能的 AI 实时湖仓，共同迈向数据驱动的智能未来。