StarRocks vs. Trino: 解密高性能背后的技术优势

StarRocks 3.0 vs Clickhouse vs Apache Druid® SSB单表性能测试对比报告

本报告记录了 StarRocks v3.0、ClickHouse 和 Apache Druid 在SSB 单表数据集上的性能对比结果。在标准测试数据集的 13 个查询上，StarRocks 整体查询性能是 ClickHouse 的 2.1 倍，Apache Druid 的 8.7 倍；StarRocks 启用 Bitmap Index 后整体查询性能是未启用的 1.3 倍，此时整体查询性能是 ClickHouse 的 2.8 倍，Apache Druid 的 11.4 倍。

StarRocks 3.3 重磅发布，Lakehouse 架构发展进入快车道！

作为下一代 Lakehouse 架构的代表，StarRocks 3.3 在稳定性、计算性能、缓存设计、物化视图、存储优化和 Lakehouse 生态系统等方面进行了全方位的优化和创新。

StarRocks 3.2 新鲜出炉，性能与易用性再上新台阶

2023年12月21日，StarRocks 3.2 版本正式发布，新版本不仅夯实了一系列重磅功能特性，还全面升级了易用性，让 StarRocks 更加顺滑好用。 其中，存算分离架构、数据湖分析、物化视图等重要特性都得到了进一步的优化和完善；易用性方面，从建表、表变更、数据导入、查询、到数据导出整条链路的运维操作都已变得更加简单。 随着 3.2 版本的发布，StarRocks 的优势不再限于性能卓越、功能全面，易用性也将成为一大特色。

StarRocks 3.0 新特性介绍

StarRocks 3.0发布，引入存算分离架构、全新RBAC权限框架、物化视图增强等特性，支持Trino SQL查询兼容，优化数据导入、查询性能，推动OLAP到Lakehouse演进

StarRocks 3.1 发布，云原生湖仓范式重磅升级！

StarRocks 自 4 月底发布 3.0 版本，拥抱云原生，开启极速统一的湖仓新范式；8 月 7 日，StarRocks 正式发布全新 3.1 版本，全面提升云原生存算分离构架、极速数据湖分析、物化视图等重量级特性，让用户更简单地实现极速统一的湖仓分析。

StarRocks 3.0 极速统一的湖仓新范式

本文主要从存算分离架构、极速数据湖分析和数据应用三个大方向全面解读 StarRocks 3.0 版本。最后，我们会对 3.x 后续的规划做一个分享。

重新定义物化视图，你必须拥有的极速湖仓神器！

本文将围绕 StarRocks 物化视图对以下几点内容进行介绍： 为什么你需要 StarRocks 湖仓一体新范式 StarRocks 物化视图基础能力介绍 StarRocks 物化视图的三种常见应用场景 StarRocks 物化视图的迭代演进

StarRocks 3.0 新特性介绍

StarRocks V2.5 版本新特性解读-DLA (Data Lake Analytics)

本视频为您解读 StarRocks 2.5版本的数据湖分析相关特性，共分为四部分。

StarRocks V2.5 版本新特性解读-Materialized view

物化视图一直是StarRocks的核心功能之一，在2.5版本的物化视图构建方面，StarRocks支持了基于外部表、基于物化视图进行构建。并且支持了查询改写，让离线场景查询加速更加透明。

StarRocks V2.5 版本新特性解读-Query cache

Query cache 在 BE 的内存中缓存了查询的中间计算结果，给那些“语意等价”的查询进行复用，来降低延迟，提高QPS。目前StarRocks支持tablet级别的query cache。

产品发版｜StarRocks 2.5 新版本特性介绍

2.5 版本是 3.0 之前的最后一个版本，囊括了很多重要功能，请阅读原文了解详情。

基于StarRocks打造企业级极速统一数据分析产品（镜舟数据库）

镜舟科技在与 StarRocks 产品结合的基础上，在为用户提供服务的过程中不断优化和迭代，我们希望可以给客户带来的价值，始终体现在业务的最终目标上，实现全新的业务洞察速度、全新的业务洞察实时性、赋能更多人员进行业务洞察、构建灵活、快速响应业务变化。

StarRocks V2.5 版本新特性解读-Lambda Expression and Higher-order Function

Lambda 表达式是一种匿名函数，可以作为高阶函数的传入参数。在2.5版本中，StarRocks 已经支持array_map, array_filter, array_sum, array_sortby四个高阶函数。

峰会实录 | StarRocks PMC Chair 赵纯：数据分析的极速统一3.0 时代

今年我们正式发布 StarRocks 数据湖分析，让用户能够在 StarRocks 上同时进行极速 OLAP 分析与极速数据湖分析，我们将它定义成极速统一 3.0。

当打造一款极速湖分析产品时，我们在想些什么

揭秘如何利用 StarRocks 特性开启数据湖的极速分析体验，同时展示用户真实场景中的落地案例以及性能测试结果，最后对 StarRocks DLA (Data Lake Analytics)未来的产品规划做一些分享。

产品发版｜StarRocks 2.4 新版本特性介绍

10月24日发布 2.4 版本，包含多项功能，如：多表物化视图，catalog 支持 Hudi 和 Iceberg等。

StarRocks v1.10 vs Clickhouse 20.13 SSB性能测试对比报告

包含SSB单表及多表测试。测试版本：StarRocks v1.10 / Apache Doris 0.13 / Clickhouse 20.13

StarRocks 2.3 新版本特性介绍

2.3版本核心功能有：主键模型支持完整的 DELETE WHERE 语句，异步执行 CTAS，资源组的大查询防御，资源组的监控，JDBC 外表，数据目录 Catalog，集群部署与管理工具 StarGo 等

StarRocks2.1 vs Clickhouse vs Apache Druid® SSB单表性能测试对比报告

最新报告，包含SSB单表及低基数场景测试。测试版本：StarRocks v2.1 / ClickHouse 21.9 / Apache Druid® 0.20.1

回放｜数据仓库？数据湖？停止纠结， 流批融合的极速 Lakehouse来了

StarRocks Lakehouse Meetup 第一期回放已生成，来自阿里云 EMR 团队、Apache Ozone 社区、腾讯实时湖仓团队、小红书数据引擎团队的技术大咖为您带来精彩内容。

StarRocks vs Trino TPCH 性能测试对比报告

最新报告。测试版本：StarRocks v2.1 / Trino 357，Hive 3.1.2