游戏行业解决方案
游戏行业市场竞争日趋激烈，面向游戏整个生命周期的精细化运营势在必行，作为新一代实时数仓领域的领先者， 镜舟数据库将持续助力游戏行业，通过数据来驱动精品化研运落地，帮助广大游戏企业抢滩游戏精品化时代。
业务场景和需求
需满足BI查询秒级响应：BI 报表面向的业务人群多，查询并发高，需查询引擎保证响应时效性。数据源种类多，数据吞吐量高，对数据同步和导入实时性要求高。
查询及结果需灵活展现：运营人员的需求复杂且颗粒度细，查询请求多数为指标聚合后，拉取明细数据。同时，维度组合不固定，需多种数据建模方式共存。
业务场景和需求
需支持亿级玩家数据的秒级写入与更新：在记录和存储画像相关数据时，对数仓引擎的性能和存储能力提出要求，后端数据存储需支撑不断增加的维度，实现秒级入库与更新。
需满足用户画像高并发下复杂分析：用户分层、个性化推荐、广告投放等业务，需对海量数据进行拉取和去重，提炼玩家标签属性，再根据标签属性，拉取明细数据，辅助业务方。
业务场景和需求
需满足风控的实时性要求：风控业务对接数据源多且对实时性要求极高，需秒级完成数据导入，大量复杂聚合和关联查询，要求低响应延迟并能快速对接生态内的其他风控系统。
需满足风控模型的灵活变动：游戏行业黑灰产猖獗，变化频繁形式多样，导致业务需求快速变化和迭代，对数据库产品的风控模型灵活性有很高的要求。
解决方案架构
三大优势助力数据驱动精细化运营落地
极速
分区分桶功能增加数据指向性，满足集群高并发需求。通过向量化引擎、智能 CBO 等优化手段，无论在单表或多表的查询上，均可提供亚秒级查询速度。
灵活
提供多种数据建模方式，适配不同类型的复杂维度分析和查询的需求，兼具外表联邦查询能力。物化视图功能，帮助企业快速完成多维聚合操作，并满足明细数据的拉取需求。
高适配
全面兼容 MySQL 协议，可减小对原有业务系统的侵入性，并适配主流BI工具，包括帆软FineBI、永洪BI、SmartBI、奥威等。
多种功能创新，高效数据处理，让画像分析更快捷
Bitmap 函数和行为分析函数精准分析
可处理 Bitmap 数据结构，支持按位计算求交集、并集、差集精准去重。通过 Bitmap_To_Array、Unnest 等函数满足列转行的业务需求。内置行为分析函数，简单开发即可进行复杂查询。
主键模型高效用户信息写入与更新
在提升分析速度上，主键模型进行 Upsert 操作，使新用户信息直接插入，已有用户信息快速更新；前缀索引可根据用户唯一标识快速定位数据，加速业务查询。
多表关联和外表联邦查询避免数据孤岛
极速实时的高性能多表关联能力和外表联邦查询能力，可支撑多种数据建模方式，多个维度分析数据，也可联邦查询多源数据库，避免数据孤岛的形成。
统一OLAP引擎应对游戏风控的复杂需求和时效需求
全面数据实时摄入，极速统一查询能力
既可通过 DataX、Kettle、Canal 等工具摄入传统TP类数据库的业务数据，也可通过 Flink Connector、Spark Connector 将流式数据导入。游戏中的日志、图片、音视频等非结构化数据，可以写入数据湖中，借助于StarRocks全面向量化引擎、CBO 等多种优化手段提供极速统一查询性能。
支持复杂业务需求，灵活高效且低运维成本
传统 OLAP 引擎的宽表模型或预聚合模型，难以应付复杂的风控逻辑，对明细数据的查询支持效果欠佳。镜舟数据库通过逻辑视图与物化视图完成多维度的上卷与下钻查询，支持大宽表和多种聚合模型，可满足复杂的业务需求，也可轻松应对快速迭代的维度和数据变更。 MPP 架构简单，Manager 功能提供运维管理能力，极大降低运维成本。
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