作者 | JiekeXu

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大家好，我是JiekeXu,江湖人称“强哥”，青学会MOP技术社区联合创始人，荣获Oracle ACE Pro称号，墨天轮MVP，墨天轮年度“墨力之星”，拥有Oracle  OCP/OCM 认证,MySQL 5.7/8.0 OCP认证以及金仓KCA、KCP、KCSM、PCA、PCTA、OBCA等众多国产数据库认证证书,今天和大家一起来看看 数据库架构的范式革命：存算分离为何成为云时代新趋势？欢迎点击下方“JiekeXu DBA之路”公众号名片可关注我的微信公众号，然后点击右上方三个点“设为星标”置顶，更多干货文章才能第一时间推送给你！后台回复【加群】，添加我个人微信拉你进群交流学习。

前  言

天下大势分久必合合久必分，纵观中国古代史，历经夏朝商朝和周朝的统一，而周朝在公元前 770 年，周平王迁都洛邑，今河南洛阳，史称东周。东周又分为春秋和战国两个时期。公元前 403 年，“三家分晋”韩赵魏三家瓜分晋国，“田氏代齐”田氏取代姜太公姜氏王位继续称齐国，标志着战国的开始，然后经过“战国七雄”秦、楚、燕、韩、赵、魏、齐七国，于公元前 221 年，秦始皇统一六国，建立秦朝，战国时代结束实现大一统时代，汉朝后期也是如此分分合合。总之，纵观中国古代史，分分合合。那么在近 50 多年的数据库史上，大概也是如此。

一、数据库架构的演进脉络

自 20 世纪 70 年代关系型数据库诞生以来，数据库系统经历了集中式架构、分布式架构、云原生架构三次重大技术跃迁。在集中式时代（如 Oracle、DB2），存储与计算高度耦合于单机系统，通过纵向扩展硬件性能满足业务需求。进入互联网时代后，Google Spanner、AWS  Aurora 等分布式系统突破单机限制，但存算一体的设计仍面临资源利用率低、扩展成本高等问题。

2020 年后，云计算的普及催生了架构范式变革。Snowflake 在数仓领域率先验证存算分离的可行性，其股价三年暴涨 300% 的背后，是云原生架构对传统数据库商业逻辑的颠覆。如今 OceanBase、TiDB 等主流数据库纷纷转向存算分离，就连我们的老大哥 Oracle 在去年发布的 Oracle 23Ai 中,通过增强 Raft 实现真正的分布式，标志着这场架构革命已从理论验证进入规模化应用阶段。

二、存算分离的技术本质与核心优势

存算分离其实也有两种：引擎级存算分离（逻辑解耦）和 部署级存算分离（物理解耦）。

引擎级存算分离技术定义：存算分离将数据库拆解为三个独立层：

• • 计算层：无状态执行引擎，负责 SQL 解析、查询优化、事务处理

• • 存储层：分布式持久化存储，保障数据一致性、可靠性

• • 元数据层：全局事务管理、数据路由的"神经系统"

部署级存算分离定义：在基础设施层面，将数据库计算节点（CPU/内存）与存储设备（磁盘阵列）物理分离，通过外部网络连接，不涉及数据库内部架构改造。

存算分离的架构优势：

引擎级存算分离的核心优势

1. 极致弹性扩展能力

• • 计算/存储独立伸缩
  计算节点可无状态扩展，存储节点按数据增长扩容，避免传统架构中CPU与磁盘的捆绑浪费。  
  

• 案例：Snowflake 在黑色星期五期间，计算集群秒级扩容10倍应对流量峰值，存储层保持稳定。

• • 资源细粒度调度
  支持为不同负载分配专属计算组：  效果：某电商平台混合负载场景下，资源利用率从45%提升至82%。

• • • OLTP事务组：高主频CPU+大内存

  • • OLAP分析组：多核CPU+GPU加速

2. 深度性能优化

• • 计算下推（Pushdown）
  将谓词过滤、聚合运算下推到存储层执行，减少网络传输与CPU消耗。
  实测数据：TiDB 通过 Coprocessor 下推，TPC-H 查询性能提升 3~8 倍。

• • 智能数据分布
  存储层感知业务特征，自动优化数据分布（如热点数据多副本、冷数据压缩）。
  技术实现：CockroachDB 通过 Range 分片动态平衡，使跨节点查询延迟降低 60%。

3. 跨平台协同能力

• • 多云/混合云支持
  计算层部署在公有云，存储层留在私有云，通过统一元数据层实现透明访问。
  架构示例：阿里云 AnalyticDB 支持同时访问 OSS 对象存储与本地 NVMe 存储。

• • 异构数据联邦
  一个计算集群可对接多种存储引擎（如关系型、文档型、时序数据库）。
  应用场景：金融机构用单一 SQL 接口分析 MySQL 交易数据与 MongoDB 用户日志。

部署级存算分离的核心优势

1. 企业级高可靠性

• • 硬件级冗余设计
  传统存储设备提供双活控制器、多路径 IO、RAID6 等保护机制，远超本地盘可靠性。
  数据对比：

• • • 本地盘MTBF（平均故障间隔）：100万小时

  • • 高端SAN存储 MTBF：20万小时+自动故障切换

• • 快速容灾恢复
  利用存储阵列的同步复制功能，实现 RPO≈0 的跨机房容灾。
  案例：某银行核心系统通过存储双活，年度计划外停机时间<30秒。

2. 成本优化显著

• • 硬件利旧与资源共享
  复用现有 SAN/NAS 设备，避免因服务器换代导致的存储资源浪费。
  经济性测算：某政务云平台通过存储池化，5 年 TCO 降低 42%。

• • 精细化计费模式
  云环境下存储按实际使用量+性能套餐计费，对比本地盘的全量采购更灵活。
  成本对比：AWS RDS使用gp3卷比本地盘节省23%存储成本。

3. 快速落地与兼容性

• • 零改造快速实施
  无需修改数据库内核，现有 MySQL/Oracle 等数据库可直接迁移。
  迁移案例：某医院 HIS 系统从本地盘迁移至 NetApp SAN，仅需 3 天停机窗口。

• • 统一运维管理
  沿用存储管理员熟悉的监控工具（如 Dell EMC Unity Manager），降低学习成本。
  效率提升：运维团队故障排查时间从平均 2 小时缩短至 20 分钟。

三、存算分离驱动的六大能力跃升

1. 存储引擎专业化突破

• • 采用 LSM-Tree、列式存储等新型结构，某银行使用 TiDB 后压缩率提升5倍

• • 支持内存/SSD/HDD 分层存储，某视频平台冷热数据存储成本下降 70%

2. 计算资源精细化管理

• • 腾讯云 TDSQL-C 实现 CPU 与内存配比动态调整，资源浪费减少 40%

• • 支持容器化部署，某 SaaS 企业计算节点部署密度提升 3 倍

3. 混合负载智能调度

• • 阿里云 AnalyticDB 实现 TP/AP 工作负载隔离，关键交易响应时间标准差降低 90%

• • 支持 GPU/NPU 异构计算，某 AI 公司模型训练数据吞吐提升 8 倍

4. 全球分布式架构突破

• • CockroachDB 基于存算分离实现跨洲多活，某跨国企业订单处理延迟从 2 秒降至 200ms

• • 存储层全局时钟同步，金融级分布式事务性能提升 5 倍

5. 数据服务生态重构

• • AWS Redshift Spectrum 直接查询 S3 数据湖，某车企数据分析时效从 T+1 变为实时

• • 支持跨云数据访问，某跨国集团多云数据管理成本降低 60%

6. 硬件协同创新加速

• • 华为 GaussDB 结合 RDMA 网络，分布式事务吞吐量达 200 万 TPS

• • 傲腾持久内存应用使某电商库存系统 QPS 提升 10 倍

四、传统存储的深度赋能方向

1. 性能加速层设计

• • RDMA网络+算子下推：

• • • 在存储层实现谓词过滤、列投影等算子，通过RDMA直接返回处理结果，减少网络传输与CPU消耗。

  • • 案例：某证券系统采用存储侧聚合下推，实时风控查询延迟从120ms降至28ms。

• • 智能缓存分层：

• • • 基于AI预测模型动态调整SSD缓存策略，将热数据命中率提升至95%以上，性能比本地盘SSD更稳定。

2. 数据服务增强

• • 全局一致性快照：

• • • 结合存储快照与数据库一致性位点（如LSN），实现零数据丢失的跨库备份，RTO缩短至分钟级。

  • • 技术方案：华为 OceanStor 通过 HyperSnap 技术实现每秒 100TB 的快照创建速度。

• • 近存储计算（NDP）：

• • • 在存储设备内置 FPGA，支持加密、压缩、格式转换等操作，降低数据库主机负载。例如，某医保平台通过存储硬件压缩，CPU 利用率下降 40%。

3. 安全与合规能力

• • 芯片级加密：
  利用存储控制器的国密算法芯片实现数据静态加密，性能损耗 <5%，远超软件加密的 30% 损耗。

• • 零信任访问控制：
  存储层集成ABAC策略引擎，动态校验请求方的设备指纹、地理位置、时间窗口，阻断异常访问。

4. 智能化运维

• • IO画像与自调优：
  基于机器学习分析历史IO模式，自动调整RAID级别、条带大小等参数，性能提升20%~50%。

• • 预测性维护：
  通过SSD磨损度、磁盘振动传感器等数据，提前14天预警硬件故障，避免计划外停机。

五、技术挑战与演进方向

现存挑战：

• • 网络延迟敏感型场景性能瓶颈（如高频交易）

• • 跨层数据一致性保障机制复杂

• • 存储计算协同调度算法待优化

创新方向：

1. 1. 智能资源调度：基于 ML 预测负载自动伸缩资源

2. 2. 软硬协同优化：DPU 卸载数据压缩/加密等计算

3. 3. 存储介质革命：SCM、QLC SSD 重塑存储层次

4. 4. 数据编排革命：Deta Lake、Iceberg 构建统一数据平面

六、产业变革与未来展望

Gartner 预测到 2025 年 75% 的数据库将采用存算分离架构。这种变革正在重塑数据库产业格局：

• • 商业模式：从 license 模式转向存储/计算分离计费

• • 竞争维度：从单一性能比拼转向全局资源调度能力

• • 生态体系：催生独立存储服务商、计算优化厂商新物种

在自动驾驶、元宇宙等新场景中，存算分离架构正展现独特价值：某自动驾驶公司采用存算分离数据库后，路测数据实时处理能力提升 20 倍；某 VR 平台实现千万级并发访问下的稳定低延迟。

这场架构革命的技术本质，是将冯·诺依曼体系在分布式时代的重新诠释。当存储与计算的边界被彻底打破，数据库系统正从"功能完备的黑箱"进化为"可编程的数据操作系统"，为数字经济发展构建全新的基础设施底座。传统存储在存算分离架构中绝非简单的磁盘替代品，而是通过 RDMA  加速、算子下推、智能分层等技术，演变为数据库的「智能协处理器」。未来，随着存储与数据库协议的深度协同，其价值将向数据增值服务层延伸，成为企业数字化转型的核心使能部件。

全文完，希望可以帮到正在阅读的你，如果觉得有帮助，可以分享给你身边的朋友，同事，你关心谁就分享给谁，一起学习共同进步~~~

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