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在评估数据库性能时，如何同时衡量“算得快”和“算得省”一直是工程师关注的核心问题。 Coffee-shop Benchmark [1] 是由社区研究者提出的公开测试，用于评估不同数据库系统在计算密集型

写入即优化，查询更高效，StarRocks 4.0 已正式发布！这一版本将优化能力从查询层延伸至数据层

在实时分析场景中，日志、点击流、埋点、用户画像等数据几乎无处不在。这些数据通常以 JSON 格式存储——它灵活、通用、无需建模，尤其适合快速变化的业务场景：字段可以随时新增或删除，系统之间也能无障碍传

Apache Iceberg 提供了一种开放、通用的表格式，任何计算引擎都可以直接使用。 但这种灵活性也带来了新的挑战：当每个引擎都需要访问相同数据时，如何确保访问控制既统一又可审计？ 传统的数据仓库

数据驱动时代的痛 架构复杂臃肿，运维如履薄冰 使用 Hadoop 平台需要部署和管理多个深度依赖的组件（HDFS、YARN、Hive、Spark 等），这些组件各自独立，版本兼容性管理复杂，配置调优相

基于 Cisco Webex 的核心分析场景，分享了从 Pinot 技术栈迁移至 StarRocks 的完整实践路径——涵盖存算分离与存算一体架构的落地，以及多项性能与治理优化。

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在存算一体架构下，StarRocks 通过 Failover Group、Backup & Restore 以及 Insert Into Files 等机制，实现了集群级的灾备与数据的备份和恢复能力。

查询性能实现从秒级到毫秒级的跨越式提升 UBT 的核心功能是对用户行为进行埋点追踪，并基于埋点数据进行查询与分析