高性能数据仓库解决方案 StarRocks 正式推出 3.5.10 版本。此次迭代聚焦企业生产环境中的实际业务痛点，通过系统稳定性强化、运维效率提升、安全防护升级及多场景适配优化，进一步巩固其在 PB 级数据实时分析领域的领先地位，为全球超 500 家上市公司及行业龙头企业的数字化转型提供更高效、可靠的技术支撑。

　　作为兼顾高性能与高兼容性的湖仓分析引擎，StarRocks 自 2021 年开源以来，已快速成长为同类项目中增长最快的开源方案。截至目前，其 GitHub 星标数已突破 11000，汇聚超 3 万名社区用户与 450 余位核心贡献者，国内排名前 50 的互联网公司中过半已落地使用，全球范围内更服务于沃尔玛、Airbnb、Pinterest 等多家国际巨头，市值超万亿美元的企业中已有两家将其纳入核心技术栈。此次 3.5.10 版本的发布，是 StarRocks 基于海量企业实践反馈的精准迭代，旨在让高性能数据仓库解决方案更贴合复杂业务场景需求。

　　在核心体验优化方面，该版本针对性解决了企业高并发场景下的效率瓶颈与运维难题。新增的慢锁监测指标可精准区分长时间持锁与高锁竞争场景，配合副本锁粒度从数据库级到表级的优化，有效减少数据处理中的并发冲突，保障京东物流、顺丰等企业日均海量数据处理的流畅性。对于运维人员而言，优化后的错误提示机制能在分区引用异常时提供详细诊断信息，搭配系统视图扫描逻辑的效能提升，大幅降低问题排查时间成本，这一改进已在中原银行、南京银行等金融机构的日常运维中体现出显著价值。

　　系统可靠性与数据安全层面，StarRocks 3.5.10 版本实现全面强化。通过完善存算分离架构下的 Join 运行时过滤器优化、修复 Iceberg 表缓存缺陷等措施，进一步提升分布式部署环境的稳定性，避免节点崩溃风险。依托这一架构优势，腾讯音乐、得物 APP 等企业已通过 StarRocks 实现资源成本降低 40%-50%，而某消费金融机构更是借助其实现 3800 + 实时表的分钟级同步，业务响应速度提升数十倍。

　　在行业适配性上，StarRocks 3.5.10 版本继续拓宽应用边界。在互联网领域，支撑小红书、携程等企业的高并发查询需求，实现查询性能数倍提升；在金融行业，满足中信银行、广发证券等机构的监管合规与实时风控需求，提供完整的数据变更追溯能力；在制造与汽车行业，为 OPPO、理想汽车等企业的生产运营分析提供高效支撑；在海外市场，帮助东南亚电商平台 Shopee 实现查询性能 3-10 倍提升，助力 Pinterest 将广告工具延时降低 50%、资源成本减少 68%。

　　StarRocks 此次版本升级是对湖仓技术在 “极速、统一、开放” 层面产品理念的持续践行。未来，StarRocks 将继续依托开源社区的协同创新优势，深化 AI 技术与数据分析的融合应用，推动高性能数据仓库解决方案在更多行业场景的落地，为企业数据驱动决策提供更坚实的技术底座，助力全球企业在数字化浪潮中实现高效增长。