各位StarRocks的新老朋友们大家好！
🎉新年开工第一周，和大家分享一个好消息：StarRocks 2.5 版本发布了 ！
核心功能有：
2.5 版本也将是 StarRocks 的 LTS（Long Term Support）版本，欢迎伙伴们使用体验。若喜欢我们的项目，大家可以在 GitHub 上 Star 一下✨。 体验地址🔗：https://github.com/StarRocks/starrocks—
StarRocks 是新一代极速全场景 MPP 数据库，致力于让用户无需经过复杂的预处理，就可以支持多种数据分析场景的极速分析。StarRocks 相信数据科学的创新将全面驱动业务发展，希望能帮助企业建立“极速统一”的湖仓新范式，助力企业全面数字化经营。2.5 版本是 3.0 之前的最后一个版本，囊括了很多重要功能。在 2.5 版本中：- 数据湖进一步增强，在数据源生态、查询速度、使用体验上都做了大量优化，让您可以更加方便、快捷地进行数据湖分析。
- 多表物化视图进一步完善，在物化视图构建、刷新机制优化上都取得了新的进展，并且支持了透明加速，让您可以更加方便地基于物化视图来简化数据建模流程。
- Query Cache 让“语意等价”的查询性能更上一层楼。
- Lambda 表达式和高阶函数让您的查询分析更加灵活。
2.5 版本的功能较多，下文挑选了几个重要功能进行详细介绍，更多功能请见官方发布记录：https://docs.starrocks.io/zh-cn/main/release_notes/release-2.5 。- 支持 Delta Lake Catalog：使您无需数据迁移，即可分析 Delta Lake 当中的数据。
- 支持 Apache Hudi 的 MOR 表：借助该特性，在数据实时入湖场景（例如上游 Apache Flink CDC 到 Hudi），StarRocks 就可以更好地支持用户对实时落盘数据的分析需求。
- 支持 Parquet/ORC 文件外表：您无需借助 Metastore 也可以直接对 DFS/对象存储的文件直接进行分析。
- 支持集成AWS Glue作为湖分析的 Metastore（支持 Apache Hive Apache Hudi Apache Iceberg Deltalake），更好的对接 AWS 公有云生态。
- 支持 Local Cache：通过对切分后的原始文件进行本地缓存（支持本地磁盘和内存作为混合存储介质），在热点查询场景下大幅度提升从对象存储的数据拉取效率，进一步提升数据湖分析的性能，测试结果接近 StarRocks 内部表。
- 优化 Apache Hive, Apache Hudi, Apache Iceberg 在查询规划阶段的元数据访问效率。
- 开箱即用的 Meta Cache Policy：借助该特性，Adhoc 场景里的业务团队无需关心和感知具体的分区数据更新，也可以在 StarRocks 访问到保证正确性的数据结果。
- 湖分析支持 Map/Struct 数据类型：Hive Catalog 完整支持分析 Parquet/ORC 文件格式中的 Map 和 Struct 数据类型，让您的数据分析更加流畅。
在 2.4 版本中，StarRocks 支持了异步刷新的多表物化视图。在2.5 版本中，物化视图的能力进行了进一步增强，具体包括：- 支持基于外部 Catalog 构建物化视图，并且支持各类复杂查询和内外 Catalog 的关联，使您可以更加方便地在 StarRocks 内直接基于湖中原始数据进行建模，并构建查询加速层。
- 支持基于物化视图来创建物化视图，简化了多层建模流程。
- 可以设置单次刷新的最大分区数，以保证大的刷新任务可以分批、稳定完成。
- 支持 Select Projection Join Group by 的查询改写。
通过上述功能的加强，相较 2.4 版本，物化视图真正具备了数据建模的基础能力。未来，StarRocks 会继续对多表物化视图进行增强，包括支持增量更新、支持主键模型的物化视图等。Query Cache 在 BE 的内存中缓存了查询的中间计算结果，给那些“语意等价”的查询进行复用，来降低延迟，提高 QPS 。目前，SELECT，GROUP BY，ORDER BY 以及 WHERE 中谓词的重排等操作均可以对 Cache 进行复用，并且也可以充分利用 WHERE 中谓词的分区 Cache，从而提升查询性能。Query Cache 在如下的几个场景中更能发挥作用：- 聚合查询以非 GROUP BY 聚合和低基数 GROUP BY 聚合为主。
- 查询的数据以按时间分区追加的形式导入，并且在不同时间分区上的访问表现出冷热性。
未来，StarRocks 也会继续对 Query Cache 进行优化，包括支持多表 join 聚合查询的复用等。StarRocks 致力于为用户提供灵活好用的分析引擎，2.5 版本中 StarRocks 发布了 Lambda 表达式和数组类型的高阶函数。目前支持了 4 个高阶函数：array_map, array_filter, array_sum, array_sortby。通过这些函数，用户可以方便的对 array 内的元素进行计算、筛选、排序等操作，在变量捕捉、用户行为分析等场景都起到了重要作用。未来，StarRocks 也会继续补充更多高阶函数，致力于为用户提供更加灵活、方便的数据分析体验。- 主键模型支持条件更新，通过条件更新您可以指定某一非主键列为更新条件，只有当导入的数据中该列的值大于当前值的时候，更新才会生效，从而保证新的数据不被老的数据覆盖，保证数据的正确性。
- 优化主键模型表导入数据时的内存占用，峰值内存占用降低 50%。
未来 ，StarRocks 将持续在主键模型更新能力上进行优化，包括更全面的 upate 能力支持、更高的 partial update 执行效率。StarRocks 在 2.5 版本中对数据导入进行了诸多优化，包括：- 支持通过资源组对导入计算进行资源隔离，从而间接控制导入任务对集群资源的消耗。
- 支持按物理存储进行数据复制的模式，整体性能提升 1 倍。
- Broker Load 支持定义导入作业的优先级。
- 无需部署 Broker 即可从对象存储（S3、OSS 等） 或 HDFS 里进行数据导入。
- 优化 Broker Load 在大量 ORC 小文件场景下的导入性能。
StarRocks 历史版本中，备份恢复仅支持表级别，并且对表的类型也有一定限制。在 2.5 版本中，备份恢复的功能全面覆盖所有模型，新增主键模型的备份恢复支持。同时也支持数据库级别的备份恢复，简化备份恢复管理。- 支持在建表时自动设置适当的分桶数，用户无需显式指定分桶数。
- 支持用户自定义变量，您可以自行设置变量，并在后续 SQL 中使用，以简化 SQL 语句的编写并避免重复计算。
- 新增 zstd、snappy、zlib 数据压缩的支持，用户可在建表时指定压缩算法。
- 建表时支持指定 uuid() 或 uuid_numeric() 函数返回的结果作为列默认值。
- 优化
information_schema
数据库中的 tables
表和 columns
表数据信息；新增 table_config
表，用于访问表的配置属性等信息。
- 窗口函数支持使用 QUALIFY 来筛选查询结果；
- 新增 map_size、map_keys、map_values、max_by、sub_bitmap、bitmap_to_base64、host_name、date_slice ；
- window_funnel 函数支持严格递增模式，防止计算重复的时间戳；
- array_agg，array_sort，array_concat，array_slice，reverse 函数支持 JSON 数据类型。
这个版本一共包含了2418 个 Commits，共有 165 位贡献者为此版本做出了贡献，感谢他们：
packy92, leoyy0316, Linkerist, DorianZheng, luohaha, meegoo, evelynzhaojie, amber-create, mchades, Astralidea, satanson, mofeiatwork, ZiheLiu, Seaven, trueeyu, sevev, stdpain, banmoy, Smith-Cruise, ABingHuang, fzhedu, xiaoyong-z, decster, gengjun-git, HangyuanLiu, wuyunfeng, stephen-shelby, alvin-coding, chaoyli, shshenhua, titianqx, Knight0xffff, hellolilyliuyi, Youngwb, EsoragotoSpirit, sduzh, rickif, dirtysalt, shileifu, waittttting, xlfjcg, zombee0, kevincai, wangsimo0, ss892714028, starrocks-xupeng, hffariel, nshangyiming, zaorangyang, liuyehcf, tomscut, femiiii, srlch, silverbullet233, choury, GavinMar, caneGuy, Pslydhh, JackeyLee007, jiacheng-celonis, LiShuMing, kangkaisen, dulong41, imay, guangxuCheng, zhenxiao, miomiocat, padmejin, motto1314, wanpengfei-git, wangruin, huangfeng1993, kateshaowanjou, wyb, wanweiqiangintel, Johnsonginati, QingdongZeng3, smartlxh, wangshisan, cbcbq, hiliuxg, blackstar-baba, abc982627271, zuyu, mxdzs0612, lixiaoer666, southernriver, dufeng1010, badboynt1, mateng0915, kingpluspk, amorynan, chen9t, xuzifu666, melt-code, selectbook, mapleFU, Alittleben, TszKitLo40, adzfolc, Toms1999, ucasfl, zddr, mikedias, srikker, hongli-my, feihengye, liukun4515, ryanyuan, predator4ann, RowenWoo, harveyyue, wanghuan2054, xlwh, wuleistarrocks, zhuxt2015, TBCCC, jaogoy, wuxueyang96, Crystal-LiuJing, samredai, aaawuanjun, rubiesvelt, harui7890, only2yangcao, even986025158, goodqiang, minchowang, changli6, screnwei, zhongyuankai, dreamay, sym-liuyang, MonsterChenzhuo, wangxiaobaidu11, happut, Zhangruichao, shyamrox, itweixiang, zdsg1024, ylcq, laotan332, zbtzbtzbt, long2ice, etr2460, liuqian1990, mklzl, chenyjsr, DeepThinker666, johndinh391, karan-kap00r, creatstar, Gabriel39, Ielihs, SaintBacchus, bigdata-kuxingseng, staman96, Gri-ffin, jsinwell, DebayanSen96, RishiKumarRay, Ccuurryy, wuqiaoStarRocks 是数据分析新范式的开创者、新标准的领导者。面世三年来，StarRocks 一直专注打造世界顶级的新一代极速全场景 MPP 数据库，帮助企业建立“极速统一”的湖仓新范式，是实现数字化转型和降本增效的关键基础设施。StarRocks 持续突破既有框架，以技术创新全面驱动用户业务发展。当前全球超过 200 家市值 70 亿元以上的头部企业都在基于 StarRocks 构建新一代数据分析能力，包括腾讯、携程、平安银行、中原银行、中信建投、招商证券、众安保险、大润发、百草味、顺丰、京东物流、TCL、OPPO 等，并与全球云计算领导者亚马逊云、阿里云、腾讯云等达成战略合作伙伴。拥抱开源，StarRocks 全球开源社区飞速成长。截至 2022 年底，已有超过 200 位贡献者，社群用户近万人，吸引几十家国内外行业头部企业参与共建。项目在 GitHub 星数已超 3800 个，成为年度开源热力值增速第一的项目，市场渗透率跻身中国前十名。👇 阅读原文了解 StarRocks 产品详细信息
