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全球美业平台如何通过混合架构重构，实现高频运营分析与低运维成本我们走进 Fresha——全球领先的美业、健康与自我护理行业一站式平台，服务于全球数以百万计的消费者与商家。

在存算分离架构下，“一次性导入海量历史数据”正成为被放大的隐形风险。本文介绍 StarRocks 如何从写入源头重构大导入路径：通过“内存→本地磁盘 spill→集中 merge→对象存储”

性能提速 5 倍，成本下降 80%，统一湖仓架构全面落地。哈啰（Hello）起步于共享单车业务，如今已成长为国内领先的本地出行与生活服务平台。在出行领域，哈啰从单车起家，迅速拓展至助力车，并于 2019 年进入四轮出行市场，陆续上线顺风车和打车服务，形成覆盖

这个 11 月，社区把舞台交给这些创造者——欢迎来到 StarRocks Maker Show！ 本次 Maker Show 中，四位 Maker 将分享他们基于真实生产场景打造的工具与实践经验

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