網上整理了一下starrocks兩種部署方式的區別差異性，個人感覺生產環境還是盡量存算分離部署，防止資源爭奪等問題影響線上生產數據，雖然存算一體部署起來更方便一些

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📊 1. 架構設計

• 存算一體：

  • 節點類型：僅包含 FE（Frontend）和 BE（Backend）兩類節點。
  • 數據存儲：BE 節點同時負責數據存儲和計算，數據本地化存儲在節點磁盤中。
  • 數據分布：數據通過分區分桶（Tablet）機制分散在多個 BE 節點上，默認三副本保證高可用。

• 存算分離：

  • 節點類型：FE 和 CN（Compute Node）兩類節點，BE 被無狀態的 CN 取代。
  • 數據存儲：數據持久化在外部低成本存儲（如 AWS S3、HDFS、OSS），CN 僅負責計算和緩存熱數據。
  • 緩存機制：CN 通過三級緩存（內存 → 本地磁盤 → 遠端存儲）動態管理熱數據，減少 I/O 延遲。

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? 2. 性能表現

• 存算一體：

  • 優勢：數據本地化減少網絡傳輸，適合實時分析和高并發查詢，延遲可低至毫秒級。
  • 瓶頸：擴容需數據重分布，可能影響服務連續性；存儲與計算綁定，資源利用率低。

• 存算分離：

  • 優化能力：3.1 版本后，通過智能緩存（Data Cache）和向量化引擎，查詢性能追平存算一體（緩存命中時）。
  • 冷數據挑戰：未命中緩存的查詢需從遠端拉取數據，延遲增加約 50%（但可通過預取策略緩解）。

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💰 3. 成本與彈性

• 成本：

  • 存算分離的存儲成本降低 70–80%（對象存儲單價遠低于本地 SSD。
  • 存算一體的存儲需多副本冗余，擴容時需同步增加計算資源，綜合成本更高。

• 彈性：

  • 存算分離支持 秒級擴縮容：CN 節點增減無需數據遷移，適合業務峰谷場景。
  • 存算一體擴容需數據重平衡，可能耗時數小時。

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🛠? 4. 運維復雜度

• 存算一體：
  • 需管理數據分片、副本均衡，運維復雜度較高。
• 存算分離：
  • 架構簡化（僅 FE + CN + 對象存儲），但需維護外部存儲系統（如 S3 權限、HDFS 配置）。
  • 支持 K8s 部署，更適合云原生環境。

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🔧 5. 功能支持

• 核心功能對齊：
  • 3.1 版本后，存算分離已支持全部表模型（主鍵表、聚合表等）、物化視圖、數據湖分析等功能。
• 特有優勢：
  • 存算分離支持 虛擬數倉（Multi-Warehouse），實現計算資源隔離與共享數據。
  • 存算一體在部分列更新（Update）場景仍有約 20% 性能優勢。

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📌 6. 適用場景

場景	存算一體	存算分離
實時分析	? 毫秒級響應（如風控場景）	?? 依賴緩存命中率
低成本存儲	? 存儲成本高	? 對象存儲成本優勢顯著
彈性伸縮需求	? 擴容慢	? 秒級擴縮容
數據湖集成	?? 需數據導入	? 直接分析 Iceberg/Hudi
高頻數據更新	? 更優的部分列更新性能	?? 3.1 版本后基本持平

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💎 總結建議

• 選擇存算一體：業務需極致實時性能、數據更新頻繁，且資源預算充足。
• 選擇存算分離：追求存儲成本優化、彈性伸縮能力，或需深度集成數據湖