
2025 年 4 月 10 - 12 日,QCon 全球软件开发大会将汇聚全球 140+ 技术先行者及创新实践者,直击行业痛点,解锁可复制的经验与模式。这不仅是一场会议,更是一次对技术演进的集体探索。无论你是资深开发者,还是技术管理者,都能在这里有所收获,为下一步的技术决策提供方向。
StarRocks 研发工程师王云霏已确认出席并发表题为《StarRocks x Iceberg: 探索 Lakehouse 架构极致查询性能》的主题分享。Lakehouse 通过融合数据湖与数据仓库的优势,能实现 “One Data, All Analytics” 的业务价值,基于 StarRocks 构建 Lakehouse,只需三步:选择开放的数据湖作为底座,例如 Iceberg 、 Paimon;StarRocks 直接分析湖上的数据,满足绝大部分场景的性能诉求;如果分析性能不满足要求,则基于数据湖创建物化视图加速。StarRocks 查询 Iceberg 的性能是 Trino 的 3-6 倍,查询 Delta Lake 的性能是 Databricks Photon 的 2 倍。本次演讲将介绍典型案例,分享 StarRocks 在 Lakehouse 架构中的定位和未来规划,揭开 StarRocks 极致查询性能的面纱。
王云霏 StarRocks 数据湖分析研发工程师,本科毕业于清华大学电子工程系,而后在国家高性能集成电路设计中心从事计算机体系结构研究工作,参与“核高基重大专项”1 项,发表学术论文 3 篇,近年来主要从事数据湖分析相关工作,是 StarRocks/ClickHouse/Trino Contributor ,目前专注于 Lakehouse 性能优化相关工作。他在本次会议的详细演讲内容如下:
演讲提纲
1. 数据分析架构演进与挑战
Warehouse -> Data lake -> Lakehouse
StarRocks 快速迭代,持续创新 1.x 极速查询-> 2.x 融合统一-> 3.x 湖仓一体 Lakehouse
2. 基于 StarRocks 构建 Lakehouse
如何构建 Lakehouse 架构 Storage-> Catalog -> Engine
StarRocks Lakehouse 基本架构
StarRocks x Iceberg 构建 Lakehouse,案例小红书/携程/微信
3. StarRocks x Iceberg 性能优化
StarRocks 最新 Performance benchmark
Metadata Cache + 分布式 Plan
增量投递
Native Parquet Reader
Data Cache
物化视图
...
4. StarRocks Lakehouse 未来规划
您认为,这样的技术在实践过程中有哪些痛点?
性能对于 Lakehouse 架构至关重要,StarRocks 通过不断提升性能上限,实现 Lakehouse 极致查询性能,真正实现 “One Data, All Analytics”
演讲亮点
基于 StarRocks 解锁 Lakehouse 极致查询性能,以及 StarRocks 在 Lakehouse 架构中的定位与未来规划
着重介绍 StarRocks 如何打造极致性能
听众收益
了解 StarRocks 在 Lakehouse 架构上的最新进展和极致性能,为技术选型提供更多参考
了解 StarRocks 性能优化的底层原理
了解 StarRocks Lakehouse 架构的未来规划
除此之外,本次大会还策划了多模态大模型及应用、AI 驱动的工程生产力、面向 AI 的研发基础设施、不被 AI 取代的工程师、大模型赋能 AIOps、云成本优化、Lakehouse 架构演进、越挫越勇的大前端等专题,届时将有来自不同行业、不同领域、不同企业的 100+资深专家在 QCon 北京现场带来前沿技术洞察和一线实践经验。
目前,所有大会演讲嘉宾已结集完毕,了解更多报名和详情信息可扫码或联系票务经理 18514549229 咨询。

为确保大会顺利举行,现诚邀志愿者加入,时长 3.5 天。可与大咖交流、获极客时间 VIP 月卡、大会演讲视频资源和证书。主办方提供午餐和交通支持。时间:4 月 9 日 13:00-4 月 12 日 18:00,地点:北京万达嘉华酒店,报名链接:https://www.infoq.cn/form/?id=2088
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