湖仓存算分离功法已探索到第五层-看看你修练到哪一层？

存算分离 V1.0：计算和存储分层

在 2025 年的今天，存算分离已是技术圈的“常识”。存算分离，简单来说就是将计算资源与存储资源解耦，分别部署在不同的服务器或集群之上。计算层负责数据的处理与分析，存储层专注于数据的持久化和管理。每一层都可以独立扩容和收缩，实现灵活的资源调度和高可用架构。

以上是存算分离的基础版本，它让企业可以按需扩展存储容量和计算能力，打破以往“一刀切”的资源瓶颈。很多主流数据平台都开始沿用这一范式，从云数据库到分布式数据仓库，存算分离早已成为行业的标配。

但行业实践告诉我们，这只是存算分离的“初级形态”用于解决计算和存储的分层，也可以说是存储分离的初步形态，例如当年的 Oracle RAC 或是基于共享存储的 MySQL 架构。随着数据量、业务场景的复杂化，新的挑战不断涌现。

存算分离的进阶版本 V2.0：元数据分离与云原生

在实际业务场景中，海量数据带来的不只是存储压力，更有多种工作负载（如批处理、实时分析、交互查询等）叠加。仅靠简单的存算分离，难以实现针对不同负载的资源精细调度与优化。

要破解这个难题，如果是针对每个负载都去优化定制分配资源，上面初级的存算分离架构无法搞定。于是，部分数据库将元数据服务（如表结构、分区、权限等）从计算层抽离出来，形成独立服务。 这个架构初看有点 Hadoop 的架构，元数据服务有点想像 hive metastore ，形成一个大的计算集群，用 Resource Group 去隔离，这样的方案目前上有挺方开源的大数据产品都是这样的实现，重度依赖 Resource Group 和 Yarn 的调度，来维护一个庞大的集群。

对于 2025 年，我们需要对计算节点实现更精细的管理，需要按业务需求，分拆为多个集群，实现多租户与多负载的弹性调度。与此同时，云原生技术如 Kubernetes（K8s）赋予计算层无限弹性，底层存储则使用云对象存储，形成真正意义上的“云原生存算分离”架构。这意味着，一份数据可以被多个计算集群高效共享，每个集群可以实现独立地扩容和收缩。这样的存算分离架构才称得上是完美架构。

Databend 正是这样一套代表性架构。它采用对象存储承载全部数据，计算节点运行在 K8s 之上，实现弹性伸缩，多集群同时对外服务，支持多种工种负载，合理优化资源配置，充分释放存算分离的红利。

存算分离达到这个级别相当于达到了第二层，可以实现一份数据，按业务拆份，可以支持多个业务集群同时使用，支持多写，在这个层面基本是可以实现集群无限扩展，可以实现对业务的计算资源独立精细管控，已经是相当棒的架构。

极致并发与双层缓存：存算分离的高阶版本 V3.0

存算分离带来的资源独立、弹性扩展确实强大，但在极端高并发或热点数据频繁请求时，也暴露出新的瓶颈——远程存储访问带来的额外延迟和带宽压力，可能导致某个业务计算集群压力陡增，影响整体性能。

为此，先进的数据平台（如 Databend）在架构中引入了“双层缓存”机制：

• 本地磁盘缓存（Local Disk Cache）：将热点数据缓存在计算节点本地磁盘，极大减少远程数据拉取的次数和延迟。
• 内存缓存（Memory Cache）：将高频访问数据直接缓存于内存，进一步加速响应。配合磁盘缓存形成双层缓存体系，帮助应对高并发请求。

这样一来，计算节点能够更快地响应查询请求，即便面对百万级高并发访问，也能保证系统稳定与高效。

这种架构看起来已经很完美了，但感觉还不能根本上解决单集群遇到热点集群瓶颈的问题。为应对超大规模并发，Databend 提出了 Multi Cluster 架构。

即通过多个计算集群并行基于同一份数据，共同承担该业务的并发请求，实现资源横向扩展。每个集群都可独立扩容、缩容，无状态化管理，极大提升了系统吞吐和弹性。遇到高峰压力，集群“横向生长”；负载减少时，自动收缩，降低资源浪费。

存算分离到这个级别相当于达到第三层，可以真正利用起来存算分离的云原生优势，同时又可以利用: 缓存+multi cluster 实现并发能力。

存算分离的高阶版本 V4.0：解锁数据湖仓灵活性

存算分离架构下，不排除有绝对追求性的数据分析用户，AWS 上推出了 AWS S3 ExpressOne 这个纯闪的对象存储。 Databend 提供原生外部表方案，可以指定把表放到不同的的 Bucket 上。

Databend 在此基础上又提出了“原生外部表”方案：用户可将高频并发数据直接放置于高速对象存储，对分析型数据（ ADS 层）也可直接利用全闪对象存储，加之 Multi Cluster 架构，实现真正意义上的湖仓一体、弹性资源、极速响应。

不仅如此，Databend Cloud 支持用户用外部表方案，把数据放在自己的对象存储桶（Bucket）中，再利用 Databend Cloud 弹性计算层提供托管服务，享受架构升级、服务可用性保障和扩缩容的全部红利，大幅降低技术门槛和成本——实践证明，许多用户将原有 Snowflake 成本直接降低 50%。

存算分离到这个级别相当于达到第四层，给用户提供了更大的灵活性，比如在云平台上，用户数据把数据放到公司账号的 Bucket 下面，计算使用 Databend Cloud 提供的厂家服务，可以直接体验 Databend 带来的 Task, 实时计算等方面的能力。大大简化了数据平台方面的工作。

存算分离的高阶版本 V5.0：打破数据孤岛与同步难题

随着业务规模扩大，数据同步与一致性成为企业数据架构的一大痛点。传统方案下，每天的数据同步任务可能达到几十万乃至上百万级别，数据一致性难以保障，数据孤岛问题严重。

基于存算分离和对象存储的新架构，Databend 推出了“数据共享”能力。在 External Table 基础上，通过 Attach Table 功能，可以实现一份数据对多个租户、多个集群全局只读共享。无需繁琐的数据迁移和同步，一份数据即可被多个下游业务系统同时高效访问，极大提升数据治理和协作效率。

Databend 通过这项创新，已帮助企业用户每年减少了数十万条数据同步任务，成为现代数据平台打破数据孤岛的典范实践。同样在 Databend Cloud 也可以实现一份数据对全网共享，可以让企业或是企业之间拥有一个数据交易集市。这也是存算分离的第五个层次。

展望：存算分离的未来与行业价值

存算分离架构的不断进化，犹如为企业数据基础设施注入了无限活力与弹性。从最初的计算与存储解耦，到多集群高并发支持、对象存储升级，再到支持企业内部和企业间的数据无缝共享，每一步革新都在重塑数据处理的未来。Databend 紧密贴合云平台基础设施的演变，巧妙利用云端资源，致力于为用户打造简单易用且成本低廉的基础架构，成为连接用户与云厂商的坚实桥梁。每一项技术突破背后，都蕴藏着对用户核心需求的深刻洞察与创新精神。

如今，Databend 作为领先的云原生存算分离平台，已经在高频交易、生物医药、数据交易、游戏及电商等多个领域成功落地，助力企业显著降低成本、提升效率，激发无限创新潜能。展望未来，随着人工智能与数据湖仓的深度融合，存算分离架构将引领更多行业级应用和数据协作新模式，开启智能数据时代的新篇章。