大家好
，欢迎来到《StarRocks 5 月社区动态》！
虽迟但到！小编来与大家分享过去一个月社区中值得大家关注的人事物。对社区月刊有什么改善建议的也欢迎大家评论区提出来让我们知道～祝大家元气满满迎接下半年！
技术动态
版本发布
在考虑升级 StarRocks 的小伙伴，这里有你们的升级手册
文档动态
中文文档
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【表设计】：优化 Bitmap Index。
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【导入】：INSERT 导入 新增列表达式分区表（
PARTITION BY column）相关示例。 -
【查询加速】：新增 Block Cache 文档。
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【管理手册】
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【参考手册】：优化部分函数描述及使用示例。
StarRocks 文章回顾
用户案例：
AI 写 SQL 真的靠谱吗？腾讯游戏在 AI + 湖仓一体的实践
本文介绍了腾讯游戏数据团队如何通过最新的大语言模型技术，基于StarRocks 构建一个高效的湖仓一体 + AI 数据管理新范式，解决游戏业务数据提取需求上痛点的实践经验。通过这种创新方法，AI 生成 SQL 的一次性准确率提升至 89%，数据提取的自助率、资产复用率也均有显著提升，解决了数据工程方面的痛点，也为 AI 赋能数据工作提供了全新的视角和方法。
技术内幕 & 最佳实践 ：
这篇文章将带大家了解如何使用好 StarRocks 自带的 跨集群迁移解决方案- StarRocks Data Migration（SDM）
适用场景： 验证新版本、存算一体到存算分离、读写分离、跨机房灾备
优化数据查询性能：StarRocks 与 Apache Iceberg 的强强联合
在本篇文章中，我们将详细介绍 Iceberg 的架构和特性，深入探讨其优势与面临的挑战。最后，我们将分享几个 StarRocks + Iceberg 的解决方案，希望通过用户的真实场景，帮助大家更好地使用 StarRocks 构建湖仓分析新范式。
Lakehouse 兼具数据仓库与数据湖的优势，是下一代数据分析架构的演进趋势；StarRocks 是构建 Lakehouse 的最佳选择，已在微信、小红书、携程、平安银行等数十个大型企业落地实践，帮助企业实现 One data、all analytics 的业务价值。
来自社区小伙伴的文章/视频
感谢以下小伙伴们的分享如希望自己的博客被收录在社区月刊里，欢迎私信、评论或是联系 SR 小助手～
技术文章：
StarRocks 存算分离 Data Cache 二三事（作者：丁凯，StarRocks TSC Member）
StarRocks 消除聚合操作规则（EliminateAggRule）解析（作者：刘波涛）
实践类文章：
使用StarRocks 的 HyperLogLog 实现近似去重 （作者：左美美）
如何部署 StarRocks 存算分离集群 （作者：中启乘数）
StarRocks小规模集群部署最佳实践（作者：rundba）
Power BI Desktop 连接 StarRocks（作者：肖飞）
视频：
虽然这里是中文社区，但或许有人希望在学技术的同时顺便练练英语听力（
？） 这里收录了两个 StarRocks 相关的全英文视频，希望对你们有所帮助～
【全英教程】Retail eCommerce Funnel Analysis（w/ Docker）
【全英】Open-Source OLAP on Open Source Data Lakes
社区活动
活动回顾
湖畔对话–探索湖仓未来，StarRocks & Friends 2024 杭州站
在西湖湖畔与”湖仓三剑客“——Iceberg、Hudi、Paimon 社区代表进行了一场技术的脑力激荡。
议题一：StarRocks Cloud Native Data Lakehouse
议题二：基于 Apach Amore （incubating）与 Apache Iceberg 的湖仓一体实践
议题三：vivo 基于 Hudi+ StarRocks 实现高效湖仓一体化
议题四：Paimon x StarRocks 构建极速实时湖仓分析
回放 & PPT 下载： 【PPT/视频回放 已更新】湖畔对话--探索湖仓未来，StarRocks & Friends 2024 杭州站
希望投入 StarRocks 湖仓生态建设的请进～
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