从数据到决策，如何打造驱动游戏业务增长的数据引擎？

清晨，数据分析师收到运营总监急切的消息：“昨天新区的用户数据什么情况？投放效果如何？竞品在同时段开新区，我们需要根据数据快速调整营销策略。”

这是游戏公司数据团队的日常，看似简单的需求，背后却是一个复杂的数据难题：

游戏用户维度指标多，需要关联多个数据源，查询时间随着关联表数量呈指数级增长，除了查询效率低，还可能伴随着技术协助取数等诸多问题。

当然，这不是个例。

在游戏行业，数据分析的价值与时效性直接挂钩，然而随着数据量的增加和需求的迭代，游戏行业的数据分析也面临着更多挑战。

独特的数据特征给游戏分析带来了挑战

数据规模庞大、维度复杂多变：现代游戏每天产生海量数据，单款热门游戏的日志数据量轻松达到 TB 级。游戏数据涉及多个维度，且这些维度间存在复杂的关联关系，查询逻辑复杂。

实时与灵活性要求：运营决策、反作弊、营销投放等场景对数据的实时性要求极高，往往需要分钟级甚至秒级的响应。游戏运营团队经常需要进行即席查询（Ad-hoc），这要求数据分析平台能够支持灵活的查询方式，并在复杂查询下保持良好的性能。

现有数据解决方案仍存在局限

游戏行业数据解决方案大致分为两类，离线数仓方案和混合架构方案。

离线数仓方案是基于 Hadoop 生态构建，成本较低，但 ETL 延迟高，难以满足实时分析需，其支持的 T+1 数据处理模式在现代游戏运营分析场景中显得力不从心。

混合架构方案使用多种数据组件，包含 Hive、Spark、Druid、Redis、MySQL 等，相比之下运维成本高昂。同时，复杂的组件一定程度上导致数据一致性问题，如游戏日志、应用层数据和实时数据分别存储在不同系统中，增加了管数和用数的成本和难度。

技术上的挑战直接影响着游戏公司的运营效率和决策速度。在当前竞争激烈的游戏市场环境下，游戏行业也亟需一个能够统一数据架构，同时具备高性能查询能力，且易于维护的解决方案。

解决方案：基于 StarRocks 构建现代数据架构

StarRocks 能够将实时数据处理和历史数据分析整合，简化架构复杂度，一个引擎支持所有分析场景需求。以典型的两个分析场景为例，来了解 StarRocks 是如何高效支撑游戏数据实时分析的。

1. 用户画像分析场景：多维洞察，精准运营转化

在进行用户画像分析时，海量用户数据的处理、复杂标签的组合计算以及实时性要求，都给传统分析架构带来巨大压力。特别是组合标签计算这个核心环节，传统方案通在进行用户去重和标签组合时，往往需要执行大量 SQL 任务和复杂的表连接操作，计算效率低下且资源消耗大。

StarRocks 具备强大的多表关联能力，有助于灵活构建用户全景画像。其中， Bitmap 索引特性能够直接在位图层面进行交并差集运算，分析师可以根据用户 ID 进行去重，使得组合标签的计算变得更高效。 同时，利用 StarRocks 的主键更新模型，可实现用户标签的实时更新，确保数据的时效性。

在实际应用中，该方案支持亿级用户的实时圈选，能够帮助游戏企业将用户分群的响应时间从分钟级降低到秒级。另外，StarRocks 也提供统一的 SQL 接口，降低开发门槛，使分析人员能够自助完成复杂分析。

案例： StarRocks 助力 37 手游升级用户画像分析，关联查询秒级响应

37 手游在用户画像分析方面，存在数据分析性能差的问题，高并发长周期查询响应慢，实时分析不足。同时，大数据产品组件复杂，如涉及 Hive、Spark 等众多组件，运维成本高。此外，千万级维表关联查询性能低，数据膨胀导致扩容成本高。

37 手游用 StarRocks 替换 ElasticSearchd 等旧 OLAP 组件，利用 FlinkCDC 同步 MySQL 数据，并重新设计数据流向和表结构，实现读写性能大幅提升，关联查询性能优异，千万级维表关联查询能秒级返回，Bitmap 表圈选速度提升 26 倍，支持多种人群包创建方式，满足了业务需求，提升了数据开发和应用效率。

2. 实时运营分析场景：快速识别核心指标，秒级查询响应

实时运营指标分析是游戏数据分析中最基础也最关键的场景，往往涉及多维数据的聚合分析，指标种类繁多，计算逻辑复杂，且随着业务发展经常需要增加自定义指标，需要数据团队频繁支持，常常无法满足业务团队的实时决策需求。

StarRocks 通过向量化执行引擎和 CBO 优化器，可以将复杂查询的响应时间优化到秒级。同时，针对高频查询场景，可以利用 StarRocks 的物化视图预计算常用指标，预计算和缓存常用的聚合结果来提升查询性能，同时，支持多种预聚合策略，实现存储成本和查询性能的最优平衡。

案例：游族网络通过 StarRocks 重构实时分析体系

游族网络作为全球大型互动娱乐提供商，在游戏营销指标实时分析方面，过去采用 Clickhouse、Hbase、Hive 和 MySQL 搭建架构，但面临运维与开发成本高、数据一致性差、扩展性有限等问题。

StarRocks 支持多种数据模型，可以帮助游族网络将宽表转换为星型表，提升其多维分析能力，还可以通过联邦查询读取 Hive 和 MySQL 数据。引入 StarRocks 后，Flink 的工作流程得到优化，主要负责与 HBase 交互生成用户和角色登录信息、在日志文件中创建标签以及解析 IP 信息等简单 ETL 操作 。

初步处理后的数据写入 Kafka 和 Hive，最终在 StarRocks 中进行分层处理。Dashboard 和 Report 可直接读取 StarRocks 的最终结果数据，并通过 DataAPI 公开，实现数据的高效共享与利用。

镜舟科技，企业级能力支撑

镜舟数据库在 StarRocks 的基础上提供了全面的企业级资源管理能力。

通过 Multi-warehouse 特性实现计算资源的物理隔离，支持多租户场景下的资源精细化管理。

此外，镜舟数据库具备 Auto-MV（自动物化视图）特性，能够基于查询模式自动识别高价值的物化视图，并在数据更新时自动维护，极大降低了运维成本。

镜舟数据库在易用性上进一步完善，配备可视化运维管理平台，内置丰富的监控和诊断工具，包括可视化 profile 分析、慢查询追溯、执行计划分析等功能，并支持与 Prometheus 等主流监控系统的无缝集成。

在数据安全方面，镜舟数据库提供完善的安全防护机制。 支持通过 Row Access Policy 和 Column Masking 实现数据脱敏，除了完整的 RBAC 角色权限管理体系，更提供与统一认证系统的深度集成能力。

结语

在游戏产业竞争日益激烈的今天，数据驱动决策已成为游戏公司提升竞争力的关键要素。作为基于 StarRocks 商业化公司，镜舟科技深入理解游戏行业痛点，进一步强化企业级特性，未来将持续助力更多游戏企业完成现代数据架构升级，提升核心竞争力。

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