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隨着新能源汽車新品持續進化，全球消費者再次感受到了科技與速度的結合。 2025 年的汽車市場，“內卷”已成常態，不確定性持續增加。如何每年去交付數百萬新增客户的整車，以及近數千萬存量客户的備件，並且提升全流程的交付體驗，是企業面臨的核心課題之一。 這一挑戰的本質，是如何在龐大且複雜的產供銷體系中實現敏捷響應。而在數字化浪潮中，企業對數據平台的要求，與汽車行業如出一轍：誰能更快交付，誰就能更快贏得
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作者：林豪，愛奇藝大數據 OLAP 服務負責人 小編導讀： 本文整理自愛奇藝工程師在 StarRocks 年度峯會的分享，介紹了愛奇藝 OLAP 引擎演化及引入 StarRocks 後的效果。 在廣告業務中，StarRocks 替換 Impala+Kudu 後，接口性能提升 400%，P90 查詢延遲縮短 4.6 倍。 在“魔鏡”數據分析平台中，StarRocks 替代 Spar
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一、導語：為什麼選擇 StarRocks Tableau 連接器？ 在當今數據驅動的商業環境中，企業不僅需要一個能夠處理海量數據的高性能分析數據庫，還需要一個直觀、強大的可視化工具來解讀數據背後的故事。StarRocks 作為新一代極速全場景 MPP 數據庫，以其卓越的 OLAP 分析能力著稱；而 Tableau 則是數據可視化領域的領導者。 [1] StarRocks Tableau 連接器正是
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作者：任志民，2023 年加入去哪兒旅行數據平台團隊，主要負責數據平台 OLAP 引擎基礎建設和相關數據產品研發工作。 導讀： 在去哪兒網新一代數據平台架構中，StarRocks 作為統一 OLAP 引擎，替代了原有的 Trino、Presto、Druid、Impala、Kudu、Iceberg、ClickHouse 等多個引擎。如今，去哪兒網 StarRocks 集羣覆蓋全司業務線，支撐
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作者： 張婧婧 騰旭微信數據科學家 熊吉祥 騰訊微信 OLAP 研發工程師、StarRocks Contributor本文整理自微信工程師 在 StarRocks 年度峯會上的分享，介紹了因果推斷在業務中的應用，詳細闡述了基於 StarRocks 構建因果推斷分析工具的技術方案，通過高效算子的支持，大幅提升了計算效率。例如，t 檢驗在 6億行數據上的執行時間僅需 1 秒。StarRocks
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列存儲的基本概念：顛覆傳統的數據組織方式 列存儲（Column Storage）是一種革命性的數據庫存儲技術，它通過按列而非按行組織數據，從根本上改變了數據的物理存儲結構。與傳統行存儲數據庫不同，列式數據庫將每一列的數據連續存儲在一起，而不是將每一行的數據存儲在一起。這種看似簡單的存儲結構變化，卻為分析型查詢帶來了質的飛躍。 要理解列存儲的本質，我們可以通過一個簡單的例子來説明。假設有一個包含用户
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作者： 白旭：Cisco Software Engineer, Apache Amoro PPMC member 許鴻坤：Cisco Senior Software Engineer 導讀：本文內容整理自 白旭 與 許鴻坤 兩位嘉賓在 StarRocks Connect 2025 上的聯合演講。 基於 Cisco Webex 的核心分析場景，分享了從 Pinot 技術棧遷移
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