什么是数据聚合（Data Aggregation）？

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在数据驱动的时代，我们每天产生海量信息，从刷抖音到网购下单，每个行为都在生成数据。然而，这些原始数据通常分散且孤立，难以直接展现完整图景。数据聚合技术应运而生，它如同数字世界的"整合者"，将分散信息汇集成有价值的洞察，助力企业实现毫秒级查询响应，为精准决策提供强大支持。

 

数据聚合的定义与核心价值

数据聚合流程

数据聚合（Data Aggregation）是将来自多个数据源的原子数据收集、处理并以汇总形式表达的过程。简单来说，它是将零散信息"归拢成册"，形成结构化、可分析的数据集的技术过程 。

SQL 聚合函数示例

在数据库领域，数据聚合通常通过 SQL 中的聚合函数实现，如 如 SUM（求和）、AVG（平均值）、COUNT（计数） 等。这些操作将多行数据转换为单行摘要信息，提供对整体数据特征的洞察。例如，电商平台需要了解每日销售总额、平均订单金额或总订单数等关键指标。

 

传统数据聚合的技术瓶颈

随着数据规模爆炸性增长，传统数据聚合技术面临严峻挑战：

  1. 分布式系统下的 Shuffle 性能损耗：数据聚合涉及将相关数据从不同节点移动到同一节点，当数据规模达到 TB 甚至 PB 级别时，这种数据移动导致严重网络拥塞和性能下降。
  2. 传统 MPP 架构的并发限制：当数百用户同时执行聚合查询时，系统资源争用严重，导致查询延迟大幅增加。
  3. 内存消耗与溢出风险：复杂聚合操作需要大量内存存储中间结果，当数据量超过可用内存时，系统不得不将数据溢出到磁盘，显著降低处理速度 。

这些瓶颈促使企业寻求更高效的数据聚合解决方案，如基于 MPP架构 和 向量化执行引擎 的现代技术。

 

StarRocks 如何重构数据聚合效率

现代数据聚合技术通过创新架构重塑了效率标准：

1. 智能优化器对聚合路径的动态选择

StarRocks 的基于成本的优化器（Cost-Based Optimizer， CBO）能智能评估多种聚合执行策略，根据数据分布、查询模式和系统资源状态动态选择最优路径。

与传统优化器依赖固定规则不同，CBO 考虑实际数据特征，例如，针对高基数字段的聚合自动选择哈希聚合策略，而对低基数字段则采用排序聚合策略，显著提升聚合效率。

2. 列式存储与预聚合加速

StarRocks 采用先进的列式存储引擎，每个列独立压缩和处理，非常适合聚合操作。当执行 SUM 或 AVG 等聚合函数时，系统只需加载相关列数据，避免了行式存储中的全行扫描开销。结合 物化视图 的预聚合机制，系统能智能缓存常用聚合结果，将复杂计算转化为简单的查表操作，实现亚秒级响应。

3. 向量化执行引擎的 SIMD 加速

StarRocks 的核心优势在于其向量化执行引擎，它利用现代 CPU 的单指令多数据（SIMD）能力，同时处理多个数据点。传统引擎按行处理数据，而 StarRocks 按批次向量化处理，每个 CPU 指令周期可同时处理 128 或 256 个数据值，大幅提升计算效率。

向量化执行引擎的 SIMD 加速

通过向量化计算、智能优化和分布式协同，StarRocks 重构了数据聚合的效率模型，使企业能够用更快的速度从海量数据中提取价值。

 

应用案例：京东物流基于 StarRocks 的数据分析平台建设

京东物流基于 StarRocks 的数据分析平台建设

痛点

京东物流在数据分析服务场景中面临四大痛点 ：

  1. 找数难：物流链条长，涉及从仓储到配送的多个环节，数据分散在各种异构存储中，一线运营人员难以找到所需数据。
  2. 做数难：各省区运营策略不同，数据需求"千人千面"，同时需要降低大数据使用门槛。
  3. 用数难：传统流程依赖手工下载数据到 Excel，效率低下，数据口径不统一，且 Excel 处理大数据能力有限。
  4. 协同难：报表传阅过程中数据来源不明晰，存在大量重复工作，数据时效性和安全性得不到保障。

解决方案

京东物流基于 StarRocks 打造了 Udata 统一查询引擎，包括：

  1. 找数：通过业务标签和数据视图，建立数据血缘关系，让运营人员能用业务语义快速找到数据。
  2. 做数：实现无代码点选式操作，让一线用户通过拖拽即可将业务意图转化为 SQL 语句，同时利用 StarRocks 强大的联邦查询能力接入全部数据源。
  3. 用数：借助线上 Excel 能力，实现报表线上化，配合 StarRocks 物化视图等高级特性高效获取查询结果。
  4. 协同：报表线上化后，通过链接、邮件等方式实现 PC 和移动端随时随地看数，提升协作效率。

成果

  1. 数据资产变现效率提升 5 倍，开发成本降低 80% 。
  2. 实现当日交付的响应速度，大幅提升数据服务开发效率。
  3. 在 2023 年京东双十一大促期间，京东物流 StarRocks 集群规模达到 3 万核以上 ，有力支撑了业务高峰期的数据分析需求。
  4. 高效解决了数据孤岛、查询性能低、运维难度大、开发效率低等问题，为业务决策提供了强有力的数据支持。

 

通过重构数据聚合流程，企业不仅提升了运营效率，更创造了新的竞争优势——数据驱动的精准决策能力，这在当今高度竞争的市场中至关重要。

随着数据量持续爆炸性增长，高效数据聚合技术将继续发挥核心作用，帮助企业在数字经济时代把握先机、赢得未来。正如京东物流所展示的，先进的数据聚合能力不仅能解决技术痛点，更能创造实实在在的业务价值，推动企业数字化转型迈向新高度。

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