歷史上，數(shù)據(jù)分析需求的不斷提升（更大的數(shù)據(jù)規(guī)模、更快的處理速度、更低的使用成本）和計算基礎(chǔ)設(shè)施的不斷進化（從專用的高端硬件、到低成本的商用硬件、到云計算服務），這兩大因素推動數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)大體經(jīng)歷了三個時代：軟硬一體的一體機時代、存算一體的分布式時代以及存算分離的云原生時代。

Apache Doris 誕生于存算一體的分布式時代，是典型的 Shared Nothing 架構(gòu)：BE 節(jié)點上存儲與計算緊密耦合、多 BE 節(jié)點采用 MPP 分布式計算架構(gòu)，這種架構(gòu)為 Apache Doris 帶來了高可用、極簡部署、橫向可擴展以及強大的實時分析性能等一系列核心特色。

隨著云時代的到來，無論是公有云、私有云還是 K8S 容器平臺，越來越多的企業(yè)都希望 Apache Doris 針對云計算這種新型基礎(chǔ)設(shè)施提供更加深度的適配，以便提供更加靈活強大的彈性能力。 在過去的一年，飛輪科技（SelectDB）技術(shù)團隊在基于 Apache Doris 內(nèi)核研發(fā)全托管企業(yè)級云數(shù)倉產(chǎn)品的過程中，設(shè)計并實現(xiàn)了全新的云原生存算分離架構(gòu)（即 SelectDB Cloud）。

基于云原生存算分離的架構(gòu)，SelectDB Cloud 在此基礎(chǔ)上提供了多計算集群負載隔離和計算彈性擴縮容等功能。 秉持著“推動開源技術(shù)創(chuàng)新、繁榮開源社區(qū)生態(tài)”的首要目標，在 Apache Doris 2.0 即將發(fā)布之際，SelectDB 技術(shù)團隊正式宣布，將存算分離架構(gòu)實現(xiàn)貢獻至 Apache Doris 社區(qū)。

這一工作預計將于 2023 年 10 月前后完成，屆時全部存算分離的代碼都將會提交到 Apache Doris 社區(qū)主干分支中。 當存算分離代碼合入 Apache Doris 社區(qū)后，Apache Doris 可以采用以下兩種模式之一運行：存算一體的部署模式和存算分離的部署模式。

在兩種模式下運行的 Apache Doris 將以不同的方式來存儲主數(shù)據(jù)。從用戶使用體驗上而言，絕大部分功能都是一致的，但是也會因為實現(xiàn)架構(gòu)和部署模式的不同，帶來一些功能上的差異。下面我們將分別介紹兩種部署模式的核心特點和適用場景差異。

存算一體的分布式架構(gòu)

存算一體架構(gòu)，也是 Apache Doris 長久以來經(jīng)歷過數(shù)千家企業(yè)生產(chǎn)環(huán)境打磨、無論是性能亦或是易用性和穩(wěn)定性都最為成熟的 MPP 分布式架構(gòu)，總體架構(gòu)圖如下：

Apache Doris 存算一體架構(gòu)

部署簡易

在存算一體模式下，Apache Doris 不需要依賴類似外部共享文件系統(tǒng)或者對象存儲，僅依賴物理服務器部署 FE 和 BE 兩個進程即可完成集群的搭建，可以從一個節(jié)點擴展到數(shù)百個節(jié)點。這種不依賴第三方組件的部署模式極大降低了 Apache Doris 的使用門檻，甚至一臺辦公筆記本就可以完成 Apache Doris 的部署。 部署簡單的同時，也擁有極簡的運維成本：

FE 和 BE 都支持橫向線性擴展，擴縮容過程中無需停服，可正常提供穩(wěn)定可靠的在線服務

數(shù)據(jù)多副本存儲，自身的分布式管理框架自動管理數(shù)據(jù)副本的分布、修復和均衡，擴縮容時數(shù)據(jù)副本會自動在節(jié)點間負載均衡，無需任何人工操作

因為存算一體架構(gòu)依賴少，不需要依賴任何其他其他系統(tǒng)，也增強了系統(tǒng)的穩(wěn)定性。而存算分離模式則需要依賴于共享的存儲系統(tǒng)。對于絕大多數(shù)企業(yè)來說，提供一個共享的存儲系統(tǒng)并非如此輕而易舉。依賴組件越多、任一組件的不穩(wěn)定都會導致整個系統(tǒng)的穩(wěn)定性受到影響。存算分離架構(gòu)依賴共享存儲系統(tǒng)，那么存儲系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可用性、連接存儲系統(tǒng)和計算節(jié)點的網(wǎng)絡延遲以及穩(wěn)定性，都會對整個存算分離架構(gòu)的穩(wěn)定性有著至關(guān)重要的影響。

性能優(yōu)異

在存算一體模式下，Apache Doris 執(zhí)行計算時，計算節(jié)點可直接訪問本地存儲數(shù)據(jù)，充分利用機器的 IO、減少不必要的網(wǎng)絡開銷、獲得更極致的查詢性能。而存算分離模式下網(wǎng)絡傳輸帶寬和耗時往往會制約系統(tǒng)性能的發(fā)揮，因此即便是 Hadoop、Spark 這種一開始便采用存算分離模式的分布式框架，也會盡量將計算邏輯推送到數(shù)據(jù)所在的節(jié)點，以此來提升計算任務的執(zhí)行性能。

與此同時，存算一體模式對于謂詞下推（Predicate Pushdown）更加友好，將條件判斷邏輯更貼近數(shù)據(jù)源，減少查詢時掃描、傳輸和計算的數(shù)據(jù)量，更能發(fā)揮系統(tǒng)的查詢性能。相比存算分離模式，一般存儲系統(tǒng)都沒有執(zhí)行謂詞計算的能力，因此無法實現(xiàn)謂詞下推，繼而需要網(wǎng)絡將大量的數(shù)據(jù)傳輸至計算側(cè)。

冷熱分層

在 Apache Doris 2.0 版本中，也實現(xiàn)了存算一體模式下的冷熱數(shù)據(jù)分層。冷熱數(shù)據(jù)分層功能使 Apache Doris 可以將冷數(shù)據(jù)下沉到存儲成本更加低廉的對象存儲中，同時冷數(shù)據(jù)在對象存儲上的保存方式也從多副本變?yōu)閱胃北?，存儲成本進一步降至原先的三分之一。通過冷熱數(shù)據(jù)分層，使得 Apache Doris 集群配置不再需要隨著歷史數(shù)據(jù)量的堆積而不斷擴容機器。本質(zhì)上，Apache Doris 2.0 版本的冷熱數(shù)據(jù)分層也是一種存算分離的形態(tài)，只是實現(xiàn)了冷數(shù)據(jù)的存儲分離。

關(guān)于 Apache Doris 2.0 冷熱數(shù)據(jù)分層功能的詳細介紹，可以參考Apache Doris 冷熱分層技術(shù)如何實現(xiàn)存儲成本降低 70%？

分存算一體架構(gòu)的適用場景

基于以上的原因，如果滿足下面任一條件，那么 Apache Doris 存算一體模式更加適合你：

簡單使用 Doris，想快速試用一下，或者開發(fā)和測試使用

沒有可靠的共享存儲可用，比如 HDFS、Ceph、對象存儲等

業(yè)務線獨立維護 Apache Doris，沒有專職 DBA 來維護 Doris 集群

不需要極致彈性擴縮容，不需要K8S容器化，不需要運行在公有云或者私有云上

存算分離的新架構(gòu)

如上所述，如果存算一體模式有這么多優(yōu)勢，為何我們還需要提供存儲計算分離的新架構(gòu)？核心動力來自于新興云計算基礎(chǔ)設(shè)施的成熟，無論是公有云、私有云以及基于 K8s 的容器平臺，云計算基礎(chǔ)設(shè)施的革新催生了新的需求。

云本身就是存儲計算分離的，其極致彈性帶來極大的成本經(jīng)濟優(yōu)勢：

計算資源的彈性：可以根據(jù)計算負載的需求，按需購買或者按需擴縮容計算節(jié)點，在滿足計算需求的情況下，使得成本達到最低；

存儲資源的低成本與彈性：對象存儲提供極其可靠的低成本存儲，并且按照使用容量計費，這樣可以讓數(shù)據(jù)存儲得更多更久。

即便是沒有使用云平臺的公司，也可以利用低成本的共享存儲系統(tǒng)，在降低存儲成本和提高計算彈性的同時，還能獲得多計算集群等額外的優(yōu)質(zhì)特性。

未來存算分離架構(gòu)如下圖所示：

存算分離新架構(gòu)

基于共享存儲系統(tǒng)的主數(shù)據(jù)存儲

在存算一體的架構(gòu)下，數(shù)據(jù)主要存儲在計算節(jié)點上，即使使用了冷熱數(shù)據(jù)分層，熱數(shù)據(jù)依舊只在計算節(jié)點上存儲，計算節(jié)點需要依靠自身的多副本機制保證數(shù)據(jù)的可靠性。在存算分離架構(gòu)下，計算節(jié)點不再存儲主數(shù)據(jù)，而是將共享存儲層作為統(tǒng)一的數(shù)據(jù)主存儲空間，這將帶來如下收益：

上層的計算節(jié)點可以做到無狀態(tài)，可以實現(xiàn)完全關(guān)機

更便捷的數(shù)據(jù)共享，不同的集群之間以及不同的倉庫可以便捷地進行數(shù)據(jù)共享

更簡易的數(shù)據(jù)備份與恢復，以及實現(xiàn)數(shù)據(jù)的 Time Travel

當然，成熟穩(wěn)定的 HDFS/對象存儲還為系統(tǒng)帶來極低的存儲成本和極高的數(shù)據(jù)可靠性，并且大大簡化上層計算節(jié)點的實現(xiàn)復雜度。

基于本地高速緩存的性能優(yōu)化

存算分離依賴從網(wǎng)絡上讀取存儲系統(tǒng)的數(shù)據(jù)來進行計算，在一定程度上會造成計算性能的下降，這也是相較于存算一體架構(gòu)的主要劣勢。為了解決這一問題，可以在本地利用 SSD 提供高速緩存。

正如存算一體通過冷熱數(shù)據(jù)分層技術(shù)來大大緩解了存儲和計算必須同時擴展的問題，同樣在存算分離架構(gòu)中引入計算節(jié)點本地高速緩存實際也是融合了存算一體的能力。這種本地高速緩存加上共享存儲系統(tǒng)，我們也可以稱之為混合模式，無論是 Snowflake 還是 Redshift，實際上都是采用了這種方式來應對底層對象存儲系統(tǒng)性能不佳和網(wǎng)絡傳輸帶來的性能下降。

引入本地高速緩存后，系統(tǒng)會自動根據(jù) LRU 來緩存最新寫入和訪問數(shù)據(jù)，當然也可以手動設(shè)定表的緩存策略。由于只是緩存，因此本地只存儲了單個副本，這樣大大提升了緩存利用率，相比存算一體模式可以降低 2/3 的高速存儲使用。

另外，在存算一體的模式下，每個 Tablet 有 3 個節(jié)點來存儲其 3 個數(shù)據(jù)副本，在三副本上都需要獨立進行數(shù)據(jù)合并（Compaction）計算。而在存算分離下，只有一個節(jié)點進行數(shù)據(jù)合并計算，這樣就可以降低 2/3 的數(shù)據(jù)合并計算量。

所以，通過引入本地高速緩存，不僅僅可以基本達到原來存算一體的性能，在有些情況下還會超越原來存算一體的性能。

多計算集群實現(xiàn)工作負載隔離

用戶通常希望對同一份數(shù)據(jù)上的分析負載進行隔離。例如，導入的工作負載與查詢的負載進行隔離，Adhoc 的大查詢負載和在線點查詢的負載間相互隔離，避免不同負載間相互資源搶占。 在 Apache Doris 2.0 版本中提供了工作負載組（Workload Group）的資源隔離方案。

這個方案是一種軟限隔離，可以為特定查詢或者特定用戶指定查詢優(yōu)先級，但是基于 Workload Group 的隔離無法達到存算分離模式下多計算集群的真正物理隔離性。 在存算分離模式下，提供了同一個倉庫多個物理計算集群的隔離方式。因為主數(shù)據(jù)存儲在共享的對象存儲上，因此用戶可以按需創(chuàng)建多個計算集群但共享同一份數(shù)據(jù)。計算集群之間是物理隔離的，可以獨立擴縮容，其計算節(jié)點的本地高速緩存都是隔離的，這樣保證了盡可能比較好的隔離性。

極致的彈性擴縮容

存儲與計算的分離，帶來的最大優(yōu)勢是存儲和計算可以獨立擴縮容。數(shù)據(jù)存儲在 HDFS 或?qū)ο蟠鎯ι希梢园葱钄U縮容。每個計算集群的計算節(jié)點，可以實現(xiàn)更加高效的彈性擴縮容，包括手動擴縮容、分時擴縮容以及自動停機。

存算分離特性演示

在此我們以 SelectDB Cloud 現(xiàn)有產(chǎn)品為例，來向大家演示全新存儲計算分離模式的特性和功能。 SelectDB Cloud 上新建倉庫 SelectDB Cloud 上多集群演示 SelectDB Cloud 上的手動擴縮容 SelectDB Cloud 上的分時擴縮容 SelectDB Cloud上的集群自動啟停

存算分離架構(gòu)的適用場景

基于以上的介紹，毫無疑問也幫助我們進一步明晰了存算分離架構(gòu)的適用場景，滿足下列任一條件，存算分離架構(gòu)更適合你：

如果已經(jīng)使用公有云服務，那么存算分離架構(gòu)絕對值得嘗試

擁有可靠的共享存儲系統(tǒng)，比如 HDFS、Ceph、對象存儲等

需要極致彈性擴縮容，需要 K8S 容器化，需要運行在私有云上

有專職的團隊維護整個公司的數(shù)據(jù)倉庫平臺

數(shù)據(jù)湖分析

需要說明的是，針對不同的技術(shù)群體，存儲、計算與存算分離這些概念指代著不同的含義。 無論是 Apache Doris 的存算分離、還是 Snowflake 的存算分離，都是指單一系統(tǒng)內(nèi)部存儲和計算模塊之間的分離。對于數(shù)據(jù)湖和湖倉一體（Lakehouse）的用戶，則是希望做到更加徹底的分離，即計算系統(tǒng)和存儲系統(tǒng)是兩個不同的產(chǎn)品。

存儲系統(tǒng)通過統(tǒng)一的開放表格式面向計算系統(tǒng)開放，而計算系統(tǒng)也可以開放地對接不同的底層存儲系統(tǒng)。 對于 Apache Doris 而言，無論是存算一體的架構(gòu)還是存儲計算分離的架構(gòu)，都支持湖倉一體這種新型 Lakehouse 系統(tǒng)形態(tài)，即可以直接查詢湖存儲以及當前流行的各類開放表格式，包括 Hive、Iceberg 和 Hudi 等。

需要說明的是，Apache Doris 目前對數(shù)據(jù)湖的讀取已經(jīng)比較完備，包括支持 Snapshot 讀和 Time Travel，而后續(xù)還會進一步支持湖上數(shù)據(jù)的寫回，形成更加閉環(huán)的數(shù)據(jù)分析和流轉(zhuǎn)。 除了對數(shù)據(jù)湖的集成與分析，Apache Doris 目前還支持了對當前常見的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、對象存儲以及 HDFS 上 CSV、Parquet 等格式數(shù)據(jù)的直接查詢分析。

未來計劃

圍繞著存算分離，SelectDB 技術(shù)團隊會與 Apache Doris 社區(qū)未來一起推進下面相關(guān)方向的研發(fā)： Workload Group 與多計算集群的融合

當前存算一體架構(gòu)下的 Workload Group 與存算分離架構(gòu)的多計算集群實際都是用來解決負載隔離的，一個偏軟限，一個是硬限，當前具體實現(xiàn)方式存在一定差異，后面將考慮二者融合，對用戶而言提供統(tǒng)一一致的使用體驗。

與外部數(shù)據(jù)湖更便捷的數(shù)據(jù)導入導出

外部數(shù)據(jù)湖的數(shù)據(jù)可以增量持續(xù)寫入內(nèi)表，也可以使得內(nèi)表的數(shù)據(jù)可以增量持續(xù)寫入到外表數(shù)據(jù)湖的格式。

通過提供更加便捷的外表導入內(nèi)表的功能，Doris 可以持續(xù)加載最新的數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)，以便提供更高的數(shù)據(jù)計算性能。

通過提供更加便捷的內(nèi)表導出外表的功能，使得內(nèi)表的數(shù)據(jù)可以增量寫出為開放的外表格式。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為開放格式，一個是方便與相關(guān)大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)打通，另一個是打消企業(yè)對封閉數(shù)據(jù)格式被鎖定的擔憂。

實現(xiàn)共享的高速緩存，與計算節(jié)點進一步分離

當前存算分離模式下，高速緩存使用的是計算節(jié)點的本地磁盤，所以計算節(jié)點還不能做成真正的無狀態(tài)。當進行節(jié)點快速擴容的時候，需要考慮緩存的預熱均衡；當進行節(jié)點快速縮容的時候，需要考慮緩存的失效，以及向其他節(jié)點的緩存轉(zhuǎn)移。未來，我們將實現(xiàn)一種與計算節(jié)點分離的共享高速緩存，實現(xiàn)計算、緩存和對象存儲完全的分離，以便提供秒級擴縮容能力。 存算一體和存算分離兩種模式的融合

存算一體和存算分離的架構(gòu)在部署之初就需要確定下來，而對于多數(shù)用戶都可能存在不同架構(gòu)之間的轉(zhuǎn)化，因此后續(xù)也會不斷改進實現(xiàn)方式，讓兩種模式間可以更便捷地進行相互轉(zhuǎn)換，甚至逐步融合成一套架構(gòu)。

審核編輯：劉清