StarRocks Community Monthly Newsletter (Jul)

版本动态

1. v3.5.2

功能增强：

• 为数组列实现了 NDV 统计信息采集，以提高查询计划的准确性

• 移除物化视图和基表的分区列必须一对一匹配的限制。

问题修复：

• 低基数优化导致多列 COUNT DISTINCT 查询 Crash

• 修复 Stream Load、快照恢复等场景的空指针异常

Release Note： https://docs.mirrorship.cn/zh/releasenotes/release-3.5/

2. v3.5.1

新增特性：

• Java Scalar UDF（用户自定义函数）的输入参数支持 ARRAY 和 MAP 类型。

• 跨节点数据缓存共享，降低扩缩容过程中的缓存失效带来的性能抖动 。

• Storage Volume 新增对 Google Cloud Storage (GCS) 的原生支持。

功能优化：

• 优化创建 Hive 外表失败时的报错信息。

• 通过 Iceberg Metadata 中的 file_record_count 优化 count(1) 查询性能。

问题修复：

• 修复包含 Max/Min 查询在空分区场景下的分区裁剪问题

Release Note： https://docs.mirrorship.cn/zh/releasenotes/release-3.5/

3. v3.4.5

功能优化：

• 导入作业可观测性提升：所有导入任务运行信息统一至 information_schema.loads 视图，并新增更多字段，支持查看父作业关联信息

• 支持通过 ALTER ROUTINE LOAD 修改 kafka_broker_list

问题修复：

• 修复高频导入场景下 Compaction 延迟的问题

Release Note：https://docs.starrocks.io/zh/releasenotes/release-3.4/

4. v3.3.17

问题修复：

• 修复分区相关问题：大小写冲突导致分区创建失败、分区统计锁竞争、空物理分区 ID 未删除等

• 修复存算分离集群问题：缺少版本检查、批量发布事务日志异常、并发发布冲突等

Release Note：https://docs.starrocks.io/zh/releasenotes/release-3.3/

5. v3.3.16

• 优化创建同名 Hive Table 时的错误日志。

• 增加 FE 参数 slow_lock_print_stack，用于防止大规模集群中打印线程堆栈导致进程卡顿。

• 减少 Tablet 调度时不必要的锁。

StarRocks 应用

1. 一键管理 StarRocks：简化集群的启动、停止与状态查看

• 贡献者：Tomxu

• 项目亮点：

1. 一键式集群启停

2. FE / BE 节点状态统一可视化

3. 节点动态配置与灵活扩展

4. 代码逻辑统一

• 项目介绍：https://forum.mirrorship.cn/t/topic/19593

• 项目地址：https://github.com/StarRocks/starrocks/issues/61541

1. Starload - Stream load (Windows 版)

• 贡献者：夏天

• 项目亮点：

1. 友好界面：采用图形化操作设计，简化用户操作流程

2. 标准协议：基于 stream load 协议实现高效数据导入

3. 安全管控：内置数据量级控制，保障集群稳定性

4. 去命令化：通过可视化交互降低使用门槛

5. 面向非技术用户：提供标准化、易用的数据接入方案

• 项目介绍：https://forum.mirrorship.cn/t/topic/19404

• 项目地址：https://github.com/chengkenli/starload

文档动态

• 新增章节 【Best Practices】，介绍 StarRocks 最佳实践经验。

• 【管理手册】：新增/优化部分 FE/BE 配置项 描述。

• 【参考手册】

  优化部分 SQL 及函数参考文档的结构及示例。

本月精选内容

文章精选

Airtable 如何用 StarRocks 构建数据验证系统

Lakehouse x AI ，打造智能 BI 新体验

StarRocks × MinIO：打造灵活高效的存算分离方案

Paimon + StarRocks 在 Shopee 的实战应用：构建高效准实时数仓

金融科技新标杆：随行付大数据实时分析如何支撑百亿级秒级查询

CloudCanal + Apache Paimon + StarRocks 实时构建湖仓一体架构

常用数据库数据同步到 StarRocks 的同步工具和方法

StarRocks 使用 JNI 读取数据湖表引发的堆内存溢出分析

视频精选

Bulk Load Optimization (Load Spill)

本月精选活动

1. Flink Forward Asia 2025 新加坡站：实时智能的未来

7 月 3 日，StarRocks 社区作为合作伙伴亮相 Flink Forward Asia 2025 新加坡站，在现场展区与来自新加坡及周边地区的开发者、数据工程师们面对面交流，分享实时分析与湖仓一体化的最新进展。

在 Real-Time Lakehouse 分论坛中，来自 Alibaba Cloud 的范振老师与 Celerdata 的章炎老师联合带来主题演讲——“Real-Time Lakehouse Analytics with StarRocks: Powering Efficient Data Processing from Ingestion to Insight”

演讲内容整理正在进行中，后续将在 StarRocks（ID：StarRockslabs） 公众号发布，敬请关注。

本月新晋 Contributor

感谢新朋友们为 StarRocks 社区注入活力！期待你们继续闪耀光芒，与社区共同成长，创造更多精彩！✨🚀

本月新晋 Committer

7 月社区答疑之星

感谢各位小伙伴在 7 月份为 StarRocks 社区带来的持续答疑支持！经过综合评估答疑质量、活跃度及用户反馈，恭喜以下五位社区成员荣获「7 月社区答疑之星」：

• 社区群：

15 群：夏天

28 群：风过无痕

25 群：忙里偷闲

24 群：雪茶、Mr.George

每位答疑之星将获得 200 积分奖励，感谢你们的贡献！也期待更多小伙伴加入答疑行列～