Pinterest：从 Druid 到 StarRocks，实现 6 倍成本效益比提升

导读：

开源无国界，StarRocks 自开源以来，近3年的时间里已在全球数据技术领域崭露头角。我们欣喜地发现，越来越多的海外用户正在使用并积极推广着 StarRocks。为了促进知识共享，StarRocks中文社区将精选优秀文章与大家共享。本篇文章摘自 Pinterest Engineering 撰写的《Delivering Faster Analytics at Pinterest》，欢迎阅读原文深入了解：https://medium.com/pinterest-engineering/delivering-faster-analytics-at-pinterest-a639cdfad374

Pinterest 与 Partner Insights 简介

Pinterest 是一个视觉发现平台，用户可以在上面找到食谱、家居和风格灵感等创意。该平台拥有超过5亿月活跃用户，为广告商提供了重要的广告机会。广告商可以利用数据来分析用户行为，以取得更优的广告表现。

Partner Insights 是 Pinterest 提供给广告商的工具，允许他们通过定制的仪表板获取实时洞察。这些洞察帮助广告商了解广告策略的效果，并进行数据驱动的调整，提高广告投资回报率。

旧架构的挑战

提供 Partner Insights 的挑战是多维的。Pinterest 服务大量广告商，每个广告商都有独特需求和指标，这些指标跨越多个需要实时聚合的维度。平台的高度可定制性允许广告商选择并定制多个指标，增加了复杂性。

随着时间推进，原使用 Druid 的架构有以下不足之处：

1. 成本高：随着规模的增长，使用 Druid 的成本不断增加，难以保持低成本的高效解决方案。

2. SQL 支持有限：Druid 对标准 SQL 类型和模式的支持有限，无法完全满足用户的需求。

3. 复杂的摄取管道：Druid 依赖外部的 MapReduce 作业等工具，数据摄取过程复杂。

4. 性能瓶颈：处理复杂多维查询时，Druid 性能不足。

解决方案

Pinterest 通过将数据分析平台从 Druid 迁移到 StarRocks，解决了高成本、SQL 支持有限、数据摄取过程复杂和性能瓶颈等痛点。StarRocks 提供标准 SQL 接口、简化的数据摄取流程和高效的查询性能，大幅提升了系统的成本效益和整体性能。

成效

迁移到 StarRocks 后，p90 延迟减少了 50%，仅需原先设置的 32% 实例。这导致了成本性能效率提高了6 倍。数据摄取过程也得到了简化，实现了仅 10 秒的数据新鲜度。

此外，使用 StarRocks 的能够消除用于数据摄取的 JSON 配置，因为 StarRocks 支持标准 SQL 语法，极大简化了客户入门流程，节省了大量人力。

未来规划

StarRocks 已经带来了显著的性能提升，Pinterest 仍在探索查询缓存和物化视图等功能，以进一步优化系统，应对高并发工作负载。

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