网上整理了一下starrocks两种部署方式的区别差异性，个人感觉生产环境还是尽量存算分离部署，防止资源争夺等问题影响线上生产数据，虽然存算一体部署起来更方便一些

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📊 1. 架构设计

• 存算一体：

  • 节点类型：仅包含 FE（Frontend）和 BE（Backend）两类节点。
  • 数据存储：BE 节点同时负责数据存储和计算，数据本地化存储在节点磁盘中。
  • 数据分布：数据通过分区分桶（Tablet）机制分散在多个 BE 节点上，默认三副本保证高可用。

• 存算分离：

  • 节点类型：FE 和 CN（Compute Node）两类节点，BE 被无状态的 CN 取代。
  • 数据存储：数据持久化在外部低成本存储（如 AWS S3、HDFS、OSS），CN 仅负责计算和缓存热数据。
  • 缓存机制：CN 通过三级缓存（内存 → 本地磁盘 → 远端存储）动态管理热数据，减少 I/O 延迟。

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⚡ 2. 性能表现

• 存算一体：

  • 优势：数据本地化减少网络传输，适合实时分析和高并发查询，延迟可低至毫秒级。
  • 瓶颈：扩容需数据重分布，可能影响服务连续性；存储与计算绑定，资源利用率低。

• 存算分离：

  • 优化能力：3.1 版本后，通过智能缓存（Data Cache）和向量化引擎，查询性能追平存算一体（缓存命中时）。
  • 冷数据挑战：未命中缓存的查询需从远端拉取数据，延迟增加约 50%（但可通过预取策略缓解）。

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💰 3. 成本与弹性

• 成本：

  • 存算分离的存储成本降低 70–80%（对象存储单价远低于本地 SSD。
  • 存算一体的存储需多副本冗余，扩容时需同步增加计算资源，综合成本更高。

• 弹性：

  • 存算分离支持 秒级扩缩容：CN 节点增减无需数据迁移，适合业务峰谷场景。
  • 存算一体扩容需数据重平衡，可能耗时数小时。

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🛠️ 4. 运维复杂度

• 存算一体：
  • 需管理数据分片、副本均衡，运维复杂度较高。
• 存算分离：
  • 架构简化（仅 FE + CN + 对象存储），但需维护外部存储系统（如 S3 权限、HDFS 配置）。
  • 支持 K8s 部署，更适合云原生环境。

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🔧 5. 功能支持

• 核心功能对齐：
  • 3.1 版本后，存算分离已支持全部表模型（主键表、聚合表等）、物化视图、数据湖分析等功能。
• 特有优势：
  • 存算分离支持 虚拟数仓（Multi-Warehouse），实现计算资源隔离与共享数据。
  • 存算一体在部分列更新（Update）场景仍有约 20% 性能优势。

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📌 6. 适用场景

场景	存算一体	存算分离
实时分析	✅ 毫秒级响应（如风控场景）	⚠️ 依赖缓存命中率
低成本存储	❌ 存储成本高	✅ 对象存储成本优势显著
弹性伸缩需求	❌ 扩容慢	✅ 秒级扩缩容
数据湖集成	⚠️ 需数据导入	✅ 直接分析 Iceberg/Hudi
高频数据更新	✅ 更优的部分列更新性能	⚠️ 3.1 版本后基本持平

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💎 总结建议

• 选择存算一体：业务需极致实时性能、数据更新频繁，且资源预算充足。
• 选择存算分离：追求存储成本优化、弹性伸缩能力，或需深度集成数据湖