阔别两年，ChinaJoy再度回归线下举办。
作为国内规模最大的游戏数码娱乐展会，ChinaJoy不仅是“二次元爱好者”每年翘首以盼的盛会，更引领着整个游戏产业未来一年的话题走向。本届ChinaJoy依然会着重聚焦游戏出海领域，主要原因在于国内游戏市场增长陷入瓶颈。《2022年中国游戏出海情况报告》显示，2022年上半年，中国国内游戏市场收入相较2021年同期下滑了1.8%，国内游戏用户数量的增长也遭遇瓶颈，较2021年同期减少了0.13%。然而，中国自主研发游戏的海外市场实际销售收入却达到了89.89亿美元（约合642.52亿人民币），并且连续7年实现同比增长。
尽管中国游戏厂商凭借自身优势取得了不俗的成绩，但面对复杂多变的国际环境，挑战也在不断升级。越来越多的国家和地区陆续出台或计划制定与个人信息数据保护相关的法律法规，这使得“游戏买量”变得愈发艰难，导致出海厂商的买量成本大幅增加。同时，游戏企业的盈利能力也成为各个国家重点关注的内容，正如欧洲议会议员Laurence Farreng所说：“电子游戏是我们文化经济中最具活力的组成部分，并且是新冠疫情危机中唯一保持正向增长的领域。”
在如此激烈的市场竞争环境下，对游戏公司而言，“运用数据指导经营”已成为破局的关键举措。如何让数据更高效、准确、及时地展示洞察，发挥业务价值，成为了大家重点探索的课题。StarRocks及其商业化产品镜舟数据库作为中国领先的“极速统一”分析型数据库，能够为游戏行业的多种业务场景提供数据动力，助力中国游戏在出海市场中“游刃有余，盈利满满”。
随着市场占有率的快速提升，StarRocks成功在多个业务场景中落地应用。基于大量的经验和实践，镜舟科技的工程师针对以下典型应用场景，为出海游戏企业提供了相应的解决方案。
场景一：在用户分析场景下，怎样让人群圈选和画像分析的性能提升10倍？
如果能够精准定位玩家群体的兴趣爱好，无疑会带来高效的回报。StarRocks的多项功能创新，让高效数据处理成为现实。
传统分析方案的不足之处主要体现在以下几个方面：
a. 数据分析性能欠佳：游戏用户的维度指标繁多，业务复杂关联查询分析的需求日益增多，需要在业务代码层面进行兼容才能获取相应的分析指标。
b. 实时分析场景存在短板：主要表现为运营推广等数据的实时清洗出现延迟，影响游戏运营和广告投放策略。
c. Elasticsearch并发性能不足，不支持标准SQL，使用门槛较高。
d. 需要维护多套组件，运维成本和资源成本较高。
StarRocks提出的全新解决方案，逐一解决了传统方案的不足，能够实时快速地进行用户分析，抢先一步洞察用户需求。
新方案的优势主要体现在以下几点：
1. 数据可以实时更新，通过主键模型能够高效完成Upsert操作，实现新用户信息直接插入，已有用户信息快速更新。
2. 多表关联性能卓越，Bucket Shuffle Join、Colocate Join等分布式Join提升了Join性能。
3. StarRocks提供的漏斗函数、留存函数等丰富的行为分析函数，支持行为分析场景，可以轻松实现如留存、漏斗等分析操作。
4. 丰富的Bitmap函数支持，不仅可以对用户实现高效精确去重，还可以利用Bitmap按位计算求交集、并集、差集，对复杂人群进行快速圈选。
5. 高性能的外表查询，StarRocks外表联邦分析性能优越，让内置表和外表的实时关联得以实现，可以支持多种数据建模方式，从多个维度分析数据。
场景二：在运营分析场景下，如何帮助出海企业调整运营方向，增加游戏的曝光量，打造自身品牌影响力？
游戏业务的品类和产品数量众多，环境复杂。面对日新增数据量在百T万亿级别的挑战，指标分析平台不仅要满足活跃、付费、新增等基础用户行为指标的分析，还要处理各种游戏内的复杂数据，包括对局数、道具产出、消耗等对局情况，同时还需要基于海量用户行为数据支持运营活动。
经调查发现，游戏业务对实时分析的需求愈发强烈，需要多维度、更及时的数据来支撑游戏运营决策，希望能够将实时和离线业务进行统一分析。而传统的运营分析解决方案存在以下痛点：
1. 原有的解决方案依赖组件较多，架构较为复杂，运维难度较大。
2. 传统方案以Apache Kylin为核心，随着业务和技术的发展，Apache Kylin越来越难以满足业务方对指标灵活性和时效性提出的更高要求。
3. Impala或者Presto负责明细查询下压，但是性能不足，并发能力不够。
4. 关联分析场景支持较弱，目标指标的明细数据需要单独获取。
StarRocks提出的全新实时分析解决方案，大幅缩短了数据分析的响应时间，能够在毫秒级呈现结果。利用物化视图替代Apache kylin的指标预聚合，当用户通过指标组合生成的SQL命中指标表后，直接查询对应的视图表，达到毫秒级的响应；当没有命中指标时，可以通过Bitmap丰富的函数，对StarRocks ods层的数据表按位计算求交集、并集、差集等操作，实现毫秒级的实时分析。
同时，StarRocks新方案支持丰富灵活的导入方式，让业务系统摆脱了架构重、成本高的Hadoop生态，运维更加简单，成本更低，也实现了数据源统一、指标统一，避免了口径不一致和数据孤岛等问题。
场景3 - 游戏风控场景下，StarRocks如何在风控全链路实现实时分析？
游戏行业黑灰产泛滥，形式多变且频繁，需要数据分析产品能够对接多种数据源，并且在秒级完成数据导入；复杂聚合和关联查询需求量大，要求低响应延迟并能快速对接生态内的其他风控系统。而目前的通用风控技术存在风险识别能力弱、单点防御短板、难以应对黑产多变攻击等问题，影响业务的正常推进。
针对上述痛点，StarRocks提出了全链路联防联控的风控理念，通过实时多维分析解决风险识别能力弱的问题，通过实时对抗突破单点防御短板，利用联邦查询的能力，关联外部存储明细，获取尽可能多的信息，以应对黑产攻击的多变情况。
StarRocks新方案的具体优势如下：
1. 将多个数据源通过StarRocks的联邦查询能力整合起来，实现秒级的关联分析。
2. 提供了毫秒级的查询分析能力，为风险感知、风险识别、风险处理、风险回归提供了高时效性保障。
3. StarRocks的多维分析能力以及bitmap函数，使用户可以从不同维度识别风险。
4. 整条风控链路的实时性，使得前置业务能够为后置业务产出事前特征，避免后置业务风控检测冷启动；后置业务也能为前置业务提供事后特征。
目前，StarRocks和镜舟数据库已经为业内多家知名游戏公司提供服务，例如三七互娱、波克城市、游族、腾讯游戏、欢乐互娱、龙创悦动等均已上线StarRocks并持续扩大使用范围。此外，腾讯游戏公共数据平台也是StarRocks社区的积极共建者，从游戏业务角度出发，打造更符合游戏行业需求的数据库。莉莉丝与米哈游等业内企业也曾对StarRocks产品表示肯定，未来我们将不断创新，与更多优秀的游戏公司合作，为国产精品游戏贡献力量。
为满足出海游戏企业的多样化业务需求，StarRocks和镜舟数据库还与AWS、华为云（亚太区）等云厂商紧密合作，为用户提供基于公有云的一站式出海数据分析解决方案，提升存算分离架构的弹性伸缩和实时分析综合能力。
随着中国游戏产业的持续发展，国内外市场需求的增长以及政策和资本的支持，中国游戏出海的潜力将得到进一步挖掘。国内游戏厂商与国际游戏市场的合作将更加深入，我国游戏产业已有的竞争优势也将进一步扩大。StarRocks和镜舟数据库愿与出海游戏企业携手共进，通过数据提升业务价值，共同开拓全球游戏市场。
