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Airbnb、StarRocks を採用し分析基盤を民主化

次世代の Minerva メトリクスプラットフォームを構築するにあたり、Airbnb が StarRocks を選定した理由とその背景をご紹介します。
ケーススタディを読む

成果を生むユーザー向け分析：Pinterest によるエンジニアリングの知見

「私たちに最適な SQL エンジンはどれか？」—— これは慎重な判断が求められる重要な選択です。Pinterest のシニアスタッフエンジニアであり、Presto TSC メンバーでもある Zhenxiao Luo 氏が、StarRocks がどのようにして Pinterest の分析基盤の中核となったのか、その実体験に基づく知見を共有します。

StarRocks 3.4 登場

StarRocks 3.4 がついにリリースされ、強力な新機能が多数追加されました！データレイク分析、クエリ性能、ベクトル検索、データ取り込みにおける最新の進化を詳しく解説し、このアップデートを最大限に活用するためのポイントをご紹介します。

小紅書（Xiaohongshu／RedNote）が 2 億人超のユーザー向け分析を支える秘訣

世界でも急成長を遂げるソーシャルプラットフォームのひとつである小紅書（Xiaohongshu／RedNote）が、オープンソース技術を活用してユーザー向け分析をスケーラブルに展開し、コストを抑えながら効率を最大化している方法をご紹介します。

StarRocks 年次コミュニティラウンドテーブル：2024 年の成果と 2025 年の展望

StarRocks コミュニティとともに 2024 年の主なマイルストーンを振り返り、2025 年に向けた最新の計画や注目トピックをいち早くご紹介します。

Demandbase、ClickHouse を停止し非正規化を脱却

Demandbase は ClickHouse から StarRocks へ移行することで、スケーラビリティの向上、クエリパフォーマンスの改善、運用コストの削減を実現。より柔軟で強固な分析基盤を構築したその取り組みをご紹介します。

CelerData 四半期アップデート：自動マテリアライズドビューなど新機能を紹介

CelerData Cloud の最新アップデートにより、運用負荷の軽減、セキュリティの強化、可用性の確保、接続性の向上がどのように実現されるのかをご紹介します。

ストリーム処理に必要な必須要素

Apache Flink の開発元 Ververica の Field CTO である Ben Gamble 氏と、CelerData のプロダクトマネージャー Sida Shen 氏が、リアルタイムストリーム処理の基礎をわかりやすく解説。その利点や課題、実践的な始め方について詳しくご紹介します。

2025 年のレイクハウスの未来 ― Databricks × CelerData

Databricks のプロダクトエキスパート Michelle Leon 氏を迎えたファイヤーサイドチャットの録画セッションで、レイクハウスのこれからを深掘りします。Unity Catalog や Databricks による Tabular の買収、オープンフォーマットをめぐる Databricks と Snowflake の違いなど、最新の動向を幅広く取り上げます。

StarRocks × Tencent ― ベクトル類似性検索の導入

Tencent が StarRocks を高性能なベクトルデータベースへと進化させた取り組みをご紹介します。数十億規模の画像リポジトリ構築に伴う課題に対応し、従来型の分析クエリとベクトル類似性検索を単一の統合システムでサポートするアプローチに注目です。

Apache Superset を最大限に活用するためのクエリエンジンの必須条件

Apache Superset の真価を引き出し、理想的な BI パフォーマンスを実現するために必要なクエリエンジンの機能とは何か？多くのユーザーが望みながらも実現できていないその性能を引き出すポイントを解説します。

Apache Iceberg のメタデータ取得を高速化する方法

Iceberg では、大量のメタデータや高い同時実行性によりジョブプランニングが遅くなることがあります。本映像では、StarRocks 3.3 において導入された適応型手法によるプランニング高速化の仕組みを、実際のユースケースとバージョン 3.2 とのパフォーマンス比較デモを交えてご紹介します。

StarRocks バーチャルミートアップ：バージョン 3.3.x の新機能と今後の展望

StarRocks の 8 月コミュニティコールの録画セッションをご覧ください。Harrison Zhao 氏と Sida Shen 氏が、バージョン 3.3.x の新機能を紹介し、今後の開発計画、よくある質問への回答、そして StarRocks コミュニティの最新動向について解説します。

Rockset、OpenAI に買収：ユーザーにとって次の一手は？

Rockset の 9 月のサービス終了に影響を受ける方も、新たなデータベースを検討中の方も必見。本映像では、考慮すべき代替ソリューションを幅広くご紹介し、自社のニーズに最適な選択肢を見つけるためのヒントをお届けします。

マテリアライズドビュー：活用のコツとユースケース

本機能の開発を主導したエンジニア Murphy Wang 氏が、StarRocks におけるマテリアライズドビューの最新アップデートとベストプラクティスを解説します。データパイプラインにおけるクエリ性能を最大化するためのヒントをご紹介します。

OLAP データベースにおけるアップサートの課題

OLAP システムにおけるデータのアップサート（更新挿入）に関する課題を解説します。Airbnb の不正検知をはじめとした実例を交えながら、「削除＋挿入」方式などの効果的な対処法もご紹介します。

StarRocks とは？その用途とは？

StarRocks は、Apache ライセンスの下で提供される Linux Foundation 管理のオープンソースプロジェクトです。リアルタイム分析やユーザー向け分析に最適なデータウェアハウスとして、またデータレイク／レイクハウス向けのクエリエンジンとしても優れた性能を発揮します。

データレイククエリエンジン比較：Trino vs StarRocks

Trino と StarRocks のアーキテクチャ、パフォーマンスベンチマーク、そして現代のデータ分析に適したユースケースなど、両者の違いを詳しく解説します。

StarRocks 3.3 登場：主な機能と強化点

StarRocks 3.3 がついにリリースされ、これまで以上にパワフルに進化しました。本映像では、本バージョンの活用に必要なポイントをわかりやすくご紹介します。新機能や改善点を一緒に見ていきましょう。

The Register × CelerData：データウェアハウスからの脱却とレイクハウス性能の飛躍的向上

CelerData のプロダクトマネージャー Sida Shen 氏と The Register の Tim Phillips 氏が対談し、CelerData Cloud Serverless によって実現される高度なレイクハウスパフォーマンスと、それによりデータウェアハウスが不要になる未来について語ります。

データウェアハウス不要のレイクハウス分析をサーバーレスで実現

StarRocks を基盤とするフルマネージドのレイクハウスクエリエンジン「CelerData Cloud Serverless」をご紹介します。高度な機能とともに、レイクハウス上でデータウェアハウス並みのパフォーマンスを実現するデモもご覧いただけます。

StarRocks Connect：Sling — CLI からのデータ抽出・ロードをより簡単かつ高速に

Sling の開発者 Fritz Larco 氏が登場。Sling の特長や、StarRocks ユーザーにもたらす価値についてご紹介します。

Hudi、StarRocks、MinIO を活用して 8,700 万件のユーザー行動を分析 — Apache Hudi Community Call

Apache Hudi と MinIO を用いたオープン・データレイクハウスの運用方法を解説した後、StarRocks を使った高度なユーザー行動分析の実践について詳しくご紹介します。

Apache Iceberg + StarRocks：レイクハウス性能を最大化する最適なレシピ

StarRocks のコントリビューターである Sida Shen 氏が、より高いパフォーマンスを求める Iceberg ユーザーが直面する一般的な課題について解説します。本セッションでは、Iceberg と StarRocks を組み合わせることで、データレイククエリをいかにシンプルかつ低コストに実現できるかをご紹介します。

StarRocks とは：主な機能とユースケース

StarRocks が多くの企業に選ばれるクエリエンジンとして急速に注目を集めている理由を解説します。主要な機能や多様なユースケースを紹介し、StarRocks を活用して組織にもたらせるメリットについてご紹介します。

オープン・データレイクハウス向け StarRocks チュートリアル：StarRocks + Apache Iceberg + MinIO

本チュートリアルでは、StarRocks を Apache Iceberg および MinIO と組み合わせて、強力なオープンデータレイク／レイクハウスクエリエンジンとして活用する方法をステップバイステップで解説します。すべてのデータを StarRocks 内に保持することなく、高いパフォーマンスと柔軟性を実現する方法をご紹介します。

入門チュートリアル：StarRocks、Apache Hudi、MinIO で構築するデータレイクハウス

StarRocks と Apache Hudi を活用して、オープンかつ標準化されたストレージ上で高度なデータウェアハウスワークロードに対応可能な堅牢なオープン・データレイクハウスアーキテクチャを構築する方法をご紹介します。

チュートリアル：StarRocks をはじめよう ― ストレージとコンピュートの分離編

オブジェクトストレージを活用した共有データモードで StarRocks を立ち上げ、クエリを実行するまでの手順をわかりやすく解説。10 分以内で簡単に始められます。

StarRocks Connect: RisingWave

RisingWave のプロダクト責任者である Rayees Pasha 氏が、SQL ストリーミングデータベース RisingWave の仕組みと利点について解説します。本映像では、RisingWave の主な機能や実際のユースケース、そして StarRocks ユーザーにもたらす価値についてご紹介します。

Tencent、WeChat などに学ぶ 5 つの優れたレイクハウスアーキテクチャ

レイクハウス設計でありがちな失敗とその回避策、そして柔軟性・スケーラビリティ・コスト効率といったデータレイクハウスの利点を最大限に活用するためのポイントを、本セッションで詳しく解説します。

マテリアライズドビューでデータレイクのパフォーマンスを向上させる方法

データレイクのパフォーマンスを阻んできた要因とは何か、そしてよりスマートなマテリアライズドビューの活用がこれらの課題をいかに解決できるのかを解説します。2024 年を飛躍的なデータレイク活用の年にするための計画立案にも役立つ内容です。

Trino vs StarRocks － レイクハウスにおけるデータウェアハウスのパフォーマンス比較

データレイクハウスにおけるクエリ処理の最新動向を詳しく解説し、なぜ今 Trino からの移行を検討すべきなのかをご紹介します。

Apache Druid が最新のリアルタイム分析に対応できない理由と、その対処法

Apache Druid が現代のリアルタイム分析において存在感を失いつつある背景を深掘りし、2024 年の分析戦略として取るべきアプローチを詳しく解説します。

非正規化から JOIN へ：ClickHouse が限界に達している理由

最新の JOIN 処理技術の進化とともに、非正規化や ClickHouse のような代替手段から脱却すべきタイミングが来ている理由について解説します。

Tencent Games' Analytics With StarRocks

シンガポールで開催された最新の StarRocks コミュニティミートアップより、Tencent Games のセッションをご紹介します。同社がリアルタイム分析の課題に対して StarRocks をどのように活用したのか、その実践的なアプローチをご覧ください。

Shopee における StarRocks 活用の実践

Shopee のデータインフラチームに所属する Ma Teng 氏が、同社における StarRocks 導入の取り組みを詳しく紹介します。導入戦略から実際のユースケースまで、強力なデータ分析基盤を構築するためのベストプラクティスを解説します。

RED、Presto から StarRocks への移行で 7 倍のパフォーマンス向上を実現

月間アクティブユーザー2億人超を誇るソーシャルメディア大手 RED は、Presto から StarRocks への移行により、データレイククエリのパフォーマンスを 6〜7 倍に向上させ、P90 レイテンシーを 90% 削減することに成功しました。その取り組みの全貌をご紹介します。

ATRenew、Trino から StarRocks への移行ストーリー

中古電子機器の下取り・リサイクル分野をリードする ATRenew は、Trino から StarRocks への移行により大幅なパフォーマンス改善を実現。初期の課題を乗り越え、分析基盤の効率性を新たなレベルへと引き上げました。

Trino から StarRocks への移行で 7.4 倍のパフォーマンス向上を実現した Trip.com

Trip.com は社内レポーティング基盤「ArtNova」を Trino から StarRocks へ移行することで、マテリアライズドビューを使用せずに 7.4 倍ものパフォーマンス向上を達成しました。その詳細をご紹介します。

TFiR × CelerData：CelerData、データエンジニアによる新たな分析プロジェクトの迅速な構築を可能に

オンデマンド配信中の @TFiRio 番組「Let’s Talk」では、CelerData のプロダクトマーケティングマネージャーである Sida Shen 氏が登場。データ分析分野における自身の専門知識を共有しつつ、CelerData Cloud が企業のクエリ性能を向上させながら、運用コストの削減をどのように実現しているかを解説します。

CelerData × DBTA — パイプライン不要のリアルタイム分析へ

複雑なリアルタイムデータパイプラインは、もはや過去のものです。データドリブンなビジネスにおける新たなベストプラクティスは「パイプライン不要」。本映像では、パイプラインに依存しないリアルタイム分析基盤の構築方法をご紹介します。

リアルタイム分析のコストはどれほど高いのか

リアルタイム分析におけるコスト要因を明らかにしつつ、効率性・コスト・分析の深さを両立させるための最適なバランスの取り方について解説します。

リアルタイム分析において JOIN は贅沢なのか？

JOIN 処理にはどのような課題があるのか？ なぜリアルタイム分析の世界では JOIN が「贅沢」とみなされがちなのか？ そして、それに代わる手段として普及しつつある「非正規化」の背景と限界とは？その答えを、2 分間の短編映像でご紹介します。

脱・非正規化：StarRocks の JOIN が圧倒的に高速な理由

StarRocks は業界トップクラスの JOIN 処理性能を誇りますが、その仕組みはどのようなものなのでしょうか？本ウェビナーでは、StarRocks の JOIN 処理の秘密と、それが非正規化に頼らない理由を詳しく解説します。

パイプライン不要のリアルタイム分析を実現する方法

リアルタイム分析における「パイプラインフリー」とは何を意味するのか、そしてどのように始めればよいのか。本ウェビナーでは、CelerData と DZone の専門家が、その具体的なアプローチと実現方法を詳しく解説します。

リアルタイム分析に関する最大の誤解を解消する

多くの企業が「導入や運用が難しい」といった理由でリアルタイム分析を敬遠しがちですが、現在ではその前提は大きく変わっています。本映像では、リアルタイム分析に関する代表的な誤解を解き、その背景を解説します。

リアルタイム分析パイプラインをシンプルにする方法

かつては複雑なリアルタイムデータパイプラインが当たり前でしたが、現在ではスピードやスケーラビリティを犠牲にする必要はありません。本映像では、リアルタイム分析パイプラインをいかに簡素化できるかをご紹介します。

スケーラブルなユーザー向け分析プロジェクトの開発方法

多数のユーザーに対応しながらもパフォーマンスを損なわない、スケーラブルな分析プロジェクトをどのように設計・管理すべきかを、本ウェビナーで詳しく解説します。

ユーザー行動分析をビジネスに活かす方法

ユーザー行動分析の技術的な仕組みと、その効果的な活用方法について業界の事例を交えて解説します。本映像では、StarRocks によるユーザー行動分析のプロセスを、ライブデモを交えてわかりやすくご紹介します。

リアルタイムのユーザー向け分析が難しい理由

即時の意思決定に不可欠なリアルタイム分析の重要性と、高速性や同時実行性を維持する上での課題について理解を深めましょう。本映像では、リアルタイムのユーザー向け分析における主要な課題と、その解決方法を詳しく解説します。

リアルタイム分析の仕組み：ステップ・バイ・ステップ解説

この映像では、リアルタイム分析の世界を詳しくご紹介します。データの生成から意思決定に至るまで、リアルタイム分析の基本をわかりやすく解説します。

ユーザー向け分析とは何か？

本映像では、ユーザー向け分析の重要性とその課題への対応策について、テンポよくわかりやすく解説します。

Airbnb における StarRocks を活用したリアルタイム分析

Airbnb のエンジニア Jingwei Lu 氏による講演を通じて、同社がリアルタイムの信頼性分析、Tableau による BI レポート、メトリクス管理などの基盤として StarRocks を選定した理由をご紹介します。

StarRocks によるパイプライン不要のリアルタイム分析

リアルタイム分析において「パイプライン不要」を実現することで、分析プラットフォームの運用がいかに簡素化され、同時にリアルタイム性能が向上するのかをご紹介します。

StarRocks バーチャル・オフィスアワー：2022年11月

この30分間のオフィスアワーセッションでは、StarRocks の専門家がプロジェクトの最新情報や今後の製品ロードマップについて紹介し、プラットフォームに関するよくある質問にもお答えします。

StarRocks on AWS：
ファイヤーサイドチャット

CelerData が AWS と共同で開発した、AWS パートナーソリューション「StarRocks on AWS」の詳細をご紹介します。クラウド上での分析処理をいかに高速化しているのかをご覧ください。

リアルタイム分析の基礎と実践

リアルタイム分析分野をリードする 2 人の専門家が、「リアルタイム分析とは何か」、そして「ビジネスにおいて最高のパフォーマンスを引き出すにはどうすればよいか」という問いに答えます。

Presto、ClickHouse、StarRocks：ある大手ソーシャルアプリにおけるリアルタイム分析への道のり

大規模データを扱う際に、高性能なリアルタイム分析を実現するための選択肢について、本ウェビナーで詳しく解説します。

Apache Kafka®、Apache Flink®、StarRocks を活用したリアルタイム分析の実現

Apache Kafka および Apache Flink と連携させた StarRocks を用いて、エンタープライズ規模のデータボリュームでもリアルタイム分析性能を最大化する方法をご紹介します。

StarRocks がリアルタイム分析を加速させる方法

アナリストの Sanjeev Mohan 氏が、急速に進化する分析環境に対応するために、データエンジニアや分析チームが取るべきアプローチと、テクノロジースタックの最適化方法について解説します。

リアルタイム分析を実現するための5つの重要な機能

リアルタイム分析を導入するために必要な5つの主要機能について学び、ngram 社が次世代のブロックチェーン分析向けリアルタイムデータスタックをどのように構築しているのかをご紹介します。

リアルタイム分析の徹底解説：実践ユースケース

Prashanth Southekal 博士と Moneris 社のデータソリューション担当 VP 兼マネージングディレクターである Sanjeev Chib 氏が、リアルタイム分析の具体的なユースケースについて議論します。

StarRocks はどのように ClickHouse、Apache Druid®、Trino を凌駕するのか？

StarRocks が ClickHouse、Apache Druid、Trino をパフォーマンス面でどのように上回るのかをご紹介します。複雑なデータモデルへの高度な対応力、ワイドテーブルやマルチテーブルにおける高速なクエリ処理を実現する仕組みに注目してください。