StarRocks Evolution：One Data，All Analytics

在 11 月 17 日举行的 StarRocks Summit 2023上，StarRocks TSC Member、镜舟科技 CTO 张友东详细介绍了 StarRocks 社区的发展情况，并全面解析了 StarRocks 的核心技术与未来规划；我们特意将他的精彩演讲整理出来，以帮助大家更深入地了解 StarRocks 。

社区概览

随着数字技术的发展，数据呈爆炸式增长，数据类型越来越丰富，对数据价值挖掘的实时性要求不断提升，业务场景也越来越复杂度。在过去几年里，数据分析的需求通常采用多套系统组合的方式来完成，比如采用 Kylin 在支持 BI 报表场景，采用 Trino、Impala 支撑交互式分析场景，采用 ClickHouse、Druid 来支撑实时分析场景，StarRocks 希望通过技术创新简化数据技术栈，用户可以借助 StarRocks 一个引擎实现全场景的数据分析。

StarRocks 从2021年9月正式开源，在过去两年时间里，Github star 5700+，有近300位开发者参与社区贡献，对齐到两年的时间里，StarRocks 同类开源数据库项目里增长最快的。2022年底，StarRocks 项目正式捐赠给了 Linux Foundation，更加开源开放，希望能吸引到全世界的开发者和用户参与社区建设。

StarRocks 目前已经在各个行业的标杆用户落地，包括互联网、游戏、零售、物流、制造、金融等行业，有超过 300家市值10亿美金以上的大型用户在生产环境使用 StarRocks，场景覆盖 BI 报表、交互式探寻分析、实时分析、湖仓分析等一系列场景，其中很多用户已经采用 StarRocks 实现了全场景的数据分析架构统一。

StarRocks 开源社区非常活跃，社区开发工作由镜舟科技主导推进，贡献了70%以上的核心代码；随着社区不断的发展壮大，目前吸引了阿里云、腾讯、火山引擎、滴滴出行等头部企业的参与，从 StarRocks 2.4 版本开始，阿里、腾讯等企业开始持续给社区贡献重点特性，包括物化视图、CN 弹性节点、Pulsar 数据源、Paimon catalog 等一系列的重要特性。

StarRocks 开源至今，经历了3个大版本的迭代，分别是 1.0、2.0 以及现在正在迭代的3.0大版本，一直以‘极速统一’为中心发展。

1.0 版本主打性能，借助 CBO、向量化引擎、Runtime filter等技术，性能方面做到业界领先，这些最核心的基础 Feature 已经在生产环境稳定运行2年以上，为 StarRocks 广泛应用打下了坚实的基础。

2.0 围绕融合统一，支持了 Pipeline 引擎、主键模型、数据湖分析、物化视图、资源隔离等一系列的能力，让更多的分析 workload 能同时在 StarRocks 上运行，从而达到统一的目的，这些特性已经在生产环境稳定运行一年以上。

3.0 围绕湖仓一体，在存算分离、湖仓分析、物化视图等方向上重点突破，用户可以通过 StarRocks 轻松构建湖仓一体架构，实现 One Data，All Analytics 的湖仓分析价值。

技术进化

存算分离降本增效，弹性伸缩

StarRocks 3.0 版本开始，正式支持了存算分离架构，StarRocks 由 FE、BE 组件组成，FE 负责元数据的管理，查询计划构建，而 BE 则负责实际的数据存储和查询计划的执行；在 3.0 版本之前，数据存储在 BE 的本地，通过多副本的机制实现高可用；在 3.0 存算分离架构下，数据则存储到 S3 对象存储或者 HDFS 上，实现存算分离架构。