Starrocks数据湖分析的应用场景和物化视图技术

数据中台系统

因此，阿里巴巴结合以往消息队列产品的优势，结合阿里巴巴自身的技术特点和要求，开发了新一代消息队列产品MetaQ，支持严格收集数据消息和大量消息积累，并于2012年升级为RocketMQ。从那以后，RocketMQ一直承载着阿里巴巴核心链接的新闻流通。经过多年双11万亿新闻高峰的严格考验，它创造了中国乃至世界上最大的新闻流通记录。到目前为止，阿里巴巴的所有在线新闻都是通过RocketMQ转发和交付的，同时支持集团3000多家业务，为复杂的业务场景提供了填补能力。确保系统核心业务的低延迟和高吞吐量，对阿里巴巴的大中型平台和服务架构的稳定起着重要作用。

迭代升级的核心系统是支持业务发展的“强心脏”。如今，广州银行的“广银芯”项目和智能银行信息系统（IDEASystem）相辅相成，形成“薄前台、厚中间平台、稳定后台”的系统结构，实现双引擎核心布局，整合渠道和大数据资源，实现双核协调，支持全行业业务服务的开放共享和高效灵活的产品创新。

本文将分享Starrocks数据湖分析的应用场景和物化视图技术，帮助读者理解物化视图技术在数据湖分析场景中的价值，并结合实际用户案例。

与物化视图相关的技术，包括构建外观物化视图、分区关系维护、自动刷新、SQL重写等，可以与数据湖集成，使外观场景可以通过物化视图加速。外观查询改写与内表查询改写之间仍存在一些差异。例如，Hive可能会声明一些外部键约束和唯一键约束。这些信息在查询和重写过程中是必要的。我们可以通过其他方式传输这些信息，然后我们可以在优化期器中使用它们进行查询和重写。结合这些技术，实现了更好的查询加速效果。

此外，文献是学术研究和知识传播的重要载体。除了理论研究外，大多数研究文献还反映了作者对会计实践的分析、细化、总结和思考。通过文献统计分析，会计大数据分析与处理技术、数据挖掘技术、数据仓库与数据湖、物联网、机器学习、商业智能、流程自动化、数电发票、可视化技术排名前十。