提速 10 倍以上！携程火车票实践证明：StarRocks指标平台显著优化业务表现

在当今竞争激烈的市场中，企业需要通过不断优化自身的技术和服务，让用户享受更快捷、高效的体验。在这方面，携程作为一家旅游行业的领导者，投入了大量资源进行技术创新和业务优化。

针对其火车票业务，携程选择了StarRocks指标平台来提升业务表现。经过实践证明，这一平台可以显著优化业务表现，使得火车票查询速度提升了10倍以上！

StarRocks指标平台的优势

StarRocks是一个基于列式存储的分布式数据仓库，在业界广泛应用于数据采集、存储和分析。相比传统的行式存储方式，列式存储的优势在于可以实现更快的数据查询和计算。

而在StarRocks指标平台上，携程又进行了二次开发和优化，使其更符合自身业务的需求，并且可以更加灵活地进行数据管理和操作。在实践中，这一平台可以支持携程海量级别的业务数据，同时也可以快速响应用户的查询请求。

携程火车票实践案例

为了验证StarRocks指标平台的优势，携程团队进行了一项火车票查询任务的实验。以下是实验环境和结果：

实验环境：

• 数据量：200亿条火车票数据；
• 查询条件：出发时间、到达时间、出发地点、目的地点；
• 查询语句：SELECT COUNT(*) FROM train_tickets WHERE dep_time='2023-06-20' AND arr_time='2023-06-21' AND dep_city='北京' AND arr_city='上海';

实验结果：

• 使用传统存储方式进行查询，耗时约为1000秒；
• 使用StarRocks指标平台进行查询，耗时仅为95秒！

可以看出，使用StarRocks指标平台可以将火车票查询速度提升了10倍以上，显著提高了用户体验和服务质量。

结论

携程在提速业务方面一直走在技术前沿，而StarRocks指标平台则为其提供了有效的支持和优化。通过这一实践案例，我们可以看到，选择合适的数据存储和计算方式可以对企业业务产生重大的影响。未来，携程将继续投入更多资源于技术创新和业务优化，不断提升用户体验和服务水平。