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StarRocks/starrocks

Java 活跃

298

最后更新2026-04-02

11k

2.4k

项目介绍

全球最快的开源查询引擎，为数据湖仓内外提供亚秒级分析能力。StarRocks凭借卓越的灵活性支持几乎所有场景，在多维分析、实时分析和即席查询领域提供顶尖性能。该项目隶属于Linux基金会。

The world's fastest open query engine for sub-second analytics both on and off the data lakehouse. With the flexibility to support nearly any scenario, StarRocks provides best-in-class performance for multi-dimensional analytics, real-time analytics, and ad-hoc queries. A Linux Foundation project.

智能解读

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原始标签

analytics big-data cloudnative database datalake delta-lake distributed-database hudi iceberg join lakehouse lakehouse-platform mpp olap real-time-analytics real-time-updates realtime-database sql star-schema vectorized

智能标签

生成技术栈、用途、特征、受众等多维度标签

使用场景

使用场景自动生成

最适合需要亚秒级响应、处理海量数据实时分析与即席查询的场景。

实时数据看板

业务需要实时监控订单、用户行为等数据，但传统数仓查询延迟高，无法满足秒级响应的需求。

使用StarRocks的实时更新能力，直接对接Kafka等流数据源，构建实时物化视图，实现亚秒级查询响应。

电商大促期间，运营团队需要实时查看每秒的GMV、订单量、热门商品排行，StarRocks可以保证复杂多维查询在1秒内返回结果。

跨湖仓联合分析

数据分散在数据湖（Iceberg/Hudi）和数仓中，分析时需要复杂ETL搬运数据，流程长且成本高。

利用StarRocks直接查询数据湖外部表的功能，无需数据迁移，用统一SQL引擎对湖、仓数据进行关联分析。

分析用户画像（数仓）与日志行为数据（数据湖）的关联关系，直接编写JOIN查询，避免数据导出和整合的麻烦。

即席多维分析

业务人员经常需要临时多维度下钻分析，但预聚合模型不灵活，复杂查询响应慢，影响决策效率。

借助StarRocks的向量化引擎和CBO优化器，即使对原始明细表进行任意维度的即席查询，也能获得亚秒级响应。

市场部门想临时分析“不同地区、不同渠道、不同时间段的用户转化率”，无需预建Cube，直接写SQL查询，秒级出结果。

高并发报表服务

面向大量用户的在线报表或BI工具，并发查询高时，系统容易过载，查询排队或超时。

通过StarRocks的资源管理功能，对租户和查询进行资源隔离与限制，保障关键业务查询的稳定性和响应速度。

面向数千名销售人员的CRM系统，每人每天需频繁查询各自的业绩报表，StarRocks可确保高并发下的稳定低延迟。

项目健康度

69/100

良好

活跃度 15/23

距上次更新 8 天

人气 21/25

平台 Star TOP 19% · Forks 2,382

增长 10/25

本周 +23 ⭐ · 本月 +100 ⭐

社区 15/17

387 位贡献者 · 0 条平台评论

文档 8/10

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项目信息

作者 StarRocks

来源 GitHub

周期每日

仓库ID StarRocks/starrocks

最新提交 2026-04-02 22:26:26

第一收录 2026-04-03 08:00:34

最后更新 2026-04-03 08:00:34

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