大数据自动管理，24 小时服务无间断，StarRocks 如何做到？

本文将讲述 StarRocks 管理海量数据、提供高可用服务等方面的工作和思考。

当高并发来袭：StarRocks Query Cache 一招搞定！

您是否曾经遇到这样的情况？每天早上或业务活动高峰期，大量用户涌入报表平台或数据应用，希望查看特定业务领域的最新指标或趋势。这些用户可能会基于庞大的数据集进行大量类似的聚合查询，造成集群的 CPU 负载持续攀升，从而导致查询性能不断下滑。针对这种高并发且呈现一定规律的查询，是否存在一种方法可以让集群在处理时智能地“精简计算量”呢？

马上解锁 StarRocks 存算分离，降本增效无需等！

StarRocks 于 4 月底正式发布了 3.0 版本，该里程碑版本带来了大家期盼已久的新特性--存算分离。此新功能一推出，即受到社区热情追捧，用户纷纷开始在自己的业务中评估和测试存算分离效果。从芒果TV、聚水潭、网易邮箱、浪潮、天道金科等数十家用户的测试反馈来看，存算分离在查询性能，弹性扩缩容，降低存储成本等方面均有不错的表现！目前多个用户也开始在实际业务中陆续上线使用！