我们使用产品完成了固定报表迁移、知秋系统改造与实时数仓建设，极大提高了银行的数据导入、查询与分析效率。当前知秋系统内13个业务场景全部迁移。在实时存贷款报表应用中，业务人员能够查询到精准到秒级的最新数据，核对存款入账时间从平均半小时缩减至5秒钟，提升了360倍。

使⽤产品后可⽀持近亿级数据量，能够适配更多⼤数据量下的业务场景，同时也能更好的维持业务稳定性，增加了业务同学对平台的信任和粘性，极⼤的提⾼了⽣产效率。

新方舟实时大屏是我们今年刚上线的营销中台，我们利用产品构建实时数仓，支撑实时数据的分析，充分体现了产品在时效性和高并发的卓越性能。基于营销，我们要做很多方面的数据的分析，这个场景要面临跨越营销、供应、制造等等多域的数据的集成分析，不同域的数据时效性，对分析的要求不一样。

高度活跃的社区生态给开发者与用户带来了良好的开发与使用体验，所以我们选择该产品来作为华米的 OLAP 引擎，替换原有的 HBase 成为存储层的新选择。

业务的快速发展使得数据平台的转型迫在眉睫，经过内部多轮沟通和探索，发现镜舟能以一套系统提供极速数据湖分析、高并发查询、实时分析等场景的解决方案，通过该产品构建了一套湖仓一体的数据架构，这套架构让我们能够低成本存储海量数据，也能够进行高效实时的数据分析，从而灵活应对各种业务分析场景。

车联网具有数据量大且对实时性要求较高的业务特点。如何既能减少公司成本投入，又能灵活支持不同业务应用场景对车联数据的运用，让降本增效落到实处，是飞凡大数据团队面临的难题。2022年团队启动实时数仓建设，镜舟凭借出色的性能成功入选。车联业务场景接入后，面对新的挑战，镜舟依靠毫不逊色的写入性能，稳住地位并将数据架构进行了统一。最终飞凡汽车基于镜舟数据库，搭建了多级数据链路架构，实现精细化成本管控。

通过产品我们统一了整个指标计算的口径，大大提升了数据的质量。在上线了这么多指标，这么长时间内没有出现任何的数据质量问题。

产品的极速多维分析能力在我们团队的调研中表现亮眼，并提供灵活模型构建，兼备高并发查询，吸引我们放弃原有分析架构，开始基于产品构建“极速统一”的全新分析架构。

在选型时，分析了业务应用场景，主要需求集中在单表聚合查询、多表关联查询、实时更新读写查询。由于维度表更新频繁，适合存储在 TP 库 MySQL 中，StarRocks 存储不变的事实表。内部表和外表直接做关联查询，即解决了 AP 库不适合数据频繁变更的问题，又可以提升多表关联的性能。这个方案在很大程度上降低了开发难度，又能充分利用产品的分析性能，所以最终决定选用 StarRocks 作为存储引擎。

借助产品搭建业务全景图，极大地减少了时间成本，数据采集速率也提高了，效率相比传统方案有 10-100 倍性能提升，真正意义上实现用户只关注业务。

随着对该产品的系统架构和特性深入了解后发现，其产品能力基本解决了我们的痛点。主要体现在以下四点：部署监控运维简单，兼容 MySQL 协议和标准 SQL 语法，大表多表关联查询性能优异，支持不同数据来源高效导入和支持数据实时更新。

作为中国领先的互动娱乐供应商，通过与该产品的全面深入合作，游族网络依靠产品丰富的数据导入方式和外表让数据查询更加高效，丰富的数据模型与高并发使数据建模、对外数据提供服务更加精准便捷。

在适应性更高的场景、如不更新、数据量10亿以下等，该产品更加得心应手，性能强大。目前顺丰接入的一些非运单明细的场景，产品都有良好表现，如原财务系统，时常会出现告警。接入产品以后，使用1/3的资源消耗即可良好的运行。

京东物流基于该产品的联邦查询方案打造了 Udata 统一查询引擎，高效解决了数据服务与数据分析的众多痛点，大大降低了开发运维成本，解决了查询引擎不统一和数据孤岛，让分析和服务不再分割。