自2017年以来，小红书数据领域迅猛发展，增长势头强烈。伴随着业务形态与用户规模迅速扩张，对数据分析的需求急剧攀升，公众对数据健康的关切度迅速提升。商业智能、数据分析报告、用户行为分析、算法策略等相关术语在小红书办公区域屡见不鲜。
数据爆炸的开始
遭遇数据挑战，小红书大数据团队迅速寻求应对之策。团队选用了多款OLAP分析工具，犹如数据战场上的勇士，有效攻克多样数据难题。引入具有科幻色彩的StarRocks软件后，构建了统一的数据服务架构。该平台犹如数据界的魔法师，极大简化了数据链路开发过程，并显著提升了高并发环境下的快速查询性能。
ClickHouse的闪电战
小红书大数据团队针对不断攀升的数据需求，引入ClickHouse技术。该系统犹如高性能跑车，展现出卓越性能与惊人的响应速度。通过ClickHouse，小红书打造了更为稳固的数据分析体系，以满足实时分析要求。目前，小红书已成功设计并构建实时数据仓库，并建立了统一数据接口，可实现多个内部与ToB系统的集成。
离线数据处理的坚实后盾
在数据科学领域，离线处理构成巩固基础的根基。小红书借助Hive与Spark卓越的批处理扩展能力，全面承担离线数据仓库的ETL与模型加工任务。这些工具犹如勤劳的工匠，默默夯实数据架构的稳固基石。
数据共享层的桥梁作用
数据共享层扮演连接数据孤岛的桥梁角色，核心职责是支持对外服务的底层数据存储。不论数据是离线还是实时，均收录于对应的数据库模块。针对多元服务和各类应用场景，此层提供数据查询功能。利用StarRocks与ClickHouse的高效OLAP查询技术，小红书在应用端搭建了报表与即时分析平台，同时向开发端提供数据接口，推动了多款数据产品的建设，包括流量分析及用户标签平台。
应用层的多样需求
应用层支持数据服务展示，主要服务于管理及运维人员，提供具备并发处理、低延迟及频繁更新需求的报表。对于数据分析师的实时查询需求，应具备执行复杂SQL操作及大规模数据检索的高级特性。根据不同业务场景，汇总数据并写入相应数据库模块，以确保各项需求均得到满足。
StarRocks的广告策略
StarRocks在数据服务集成领域展现卓越性能，尤其在广告行业扮演核心角色。其高效查询能力与高QPS支持，为广告算法、实时计费及数据报告提供全面解决方案。广告查询可按广告主ID筛选，并优先排序，迅速定位数据。同时，通过基于广告主ID的哈希分桶，StarRocks有效减少查询数据量，加快定位速度，特别适用于高并发环境，显著提高并发处理效率。
MPP查询架构的威力
StarRocks采用MPP查询架构，实现数据在底层按Range和Hash方式进行双级分片，满足广告主的高效查询需求。该架构犹如数据领域的精密工具，实现信息的精准定位和处理，保障查询结果的精确与高效。
未来的无限可能
自采用StarRocks后，小红书成功集中管理数据服务，显著优化了实时数据处理流程，确保高并发查询及低响应延迟。展望未来，StarRocks将不断强化其业务领域的服务潜力，为小红书数据库发展注入新动力与惊喜。
