镜舟数据库 TPC-DS 性能快报

在数据驱动决策的时代，企业对数据分析平台的性能要求达到了前所未有的高度。毫秒级的延迟差异，可能直接影响商业洞察的效率和业务决策的质量。作为一款面向未来的企业级实时分析数据库，镜舟数据库始终将极致性能作为其核心设计理念。

为了精确量化企业级产品的能力，镜舟科技基于TPC-DS 基准测试集，对镜舟数据库与社区版 StarRocks 进行了同等条件下的深度性能对比。测试结果明确显示：无论是在存算一体、存算分离还是数据湖分析场景下，镜舟数据库均展现出持续领先的性能优势，是企业追求极致分析效率的更优选择。

测试环境

本次性能对比在完全相同的硬件和软件环境下进行：

• 硬件配置：所有集群节点均采用 AWS m6id.4xlarge 实例 (16 vCPU, 64 GiB 内存)。

• 数据集：采用标准的 TPC-DS 1TB 数据集。

• 测试场景：全面覆盖了企业最主流的三种部署和应用模式：

• 存算一体 OLAP 表查询：传统部署模式，追求极致的本地查询性能。

• 存算分离 OLAP 表查询：现代云原生架构，兼顾弹性和性能。

• 数据湖（Iceberg）查询：直接在数据湖上进行高性能联邦查询。

• 软件版本：镜舟数据库 vs. StarRocks (3.5.0 公开版本)。

核心场景性能对比

TPC-DS 测试集包含 99 个复杂 SQL 查询，总执行时间是衡量数据库综合查询能力的关键指标（时间越短越好）。

以下是镜舟数据库与 StarRocks 在三个核心场景下的总耗时对比：

1. 存算一体模式，性能更强。在存算一体部署中，镜舟数据库用 295 秒 完成全部查询，比 StarRocks 的 314 秒快了 6.5%。这说明镜舟数据库在底层的查询引擎和代码优化上做得更加深入。

2. 存算分离架构，优势扩大。  在更具弹性的存算分离架构下，镜舟数据库的优势更为明显，以 299 秒 的成绩领先 StarRocks（326秒）达 9.0%。特别值得注意的是，镜舟数据库从存算一体切换到分离架构的性能损耗仅为 1.3%（295秒 -> 299秒），这证明了其云原生架构的高效性。

3. 数据湖查询，差距显著。数据湖直查是现代数据平台的一项核心能力。镜舟数据库用 311 秒 完成了对 Iceberg 表的查询，比 StarRocks（368秒）性能领先达 1.18 倍，这意味着在湖仓一体架构中，企业使用镜舟数据库可以获得近 20% 的查询性能提升，加速了数据湖上数据的价值发现。

StarRocks 是一款优秀的开源数据分析引擎，镜舟数据库作为其企业级增强版，在内核层面进行了针对企业复杂场景的优化。我们的性能优势来源于：

• 更智能的查询优化器：通过对 CBO 优化器的持续增强，镜舟数据库能够为 TPC-DS 中的复杂 Join 和聚合查询生成更优的执行计划。

• 高效的执行引擎：全面向量化的执行引擎在底层代码层面进行优化，减少CPU指令周期和内存访问开销，提升计算效率。

• 精细的资源管理：针对现代多核 CPU 和高速存储（如 NVMe SSD）进行调度优化，最大化硬件利用率。

• 针对云环境：在存算分离和数据湖场景下，对数据缓存、预取和网络通信协议栈进行优化，显著降低了远程数据访问带来的延迟。

数据是企业的核心资产，而承载数据分析的平台则是驱动业务增长的引擎。

通过 TPC-DS 基准测试验证，镜舟数据库证明了其作为企业级产品的卓越性能。

性能背后，是对领先架构的思考，镜舟科技也将继续携手 StarRocks 推动数据分析技术的发展，帮助更多企业实现更高效、更智能地释放海量数据的价值，让数据流动更自由、洞察获取更即时、智能决策更全面。