1.结论
哪个好？
简短的回答是：没有绝对的“好”，只有“更适合”。
- 存算一体（Coupled）：胜在 极致性能（尤其是低延迟）。
- 存算分离（Disaggregated）：胜在 弹性、成本和灵活性。
目前的行业大趋势是：从“存算一体”向“存算分离”演进，特别是在云原生（Cloud Native）和大数据分析（OLAP）领域。但在对延迟极度敏感的交易型（OLTP）场景中，存算一体依然是主流。
核心区别
| 特性 | 存算一体 (Shared-Nothing / Coupled) | 存算分离 (Shared-Storage / Disaggregated) |
|---|---|---|
| 架构逻辑 | 每个节点既负责计算（CPU/内存），又负责存储（本地磁盘）。 | 计算节点只负责计算（无状态），数据存储在独立的分布式存储池（如 S3, HDFS, EBS）。 |
| 扩容方式 | 耦合扩容：想加磁盘就必须买新机器（哪怕CPU是空闲的）；想加CPU就得买新机器（哪怕磁盘是空的）。 | 独立扩容：计算不够加计算节点，存储不够加存储容量。互不干扰。 |
| 数据迁移 | 困难：节点下线或扩容时，需要大量的数据Rebalance（搬迁），由于涉及物理拷贝，非常慢且影响性能。 | 极快：数据在远端存储，计算节点无状态。新增节点只需挂载数据即可，几乎秒级完成。 |
| 性能 (延迟) | 极高：利用“数据本地性”（Data Locality），CPU直接读本地盘，网络开销小。 | 中等：所有数据读写都要走网络（Network I/O），受限于网络带宽和延迟。 |
| 成本 | 较高：资源利用率低（存在短板效应），且通常需要高性能本地盘。 | 较低：可以使用廉价的对象存储（如 AWS S3, OSS），且计算资源可以按需启停（Serverless 基础）。 |
演进的核心原因
- 现在的网络非常快（100Gbps/RDMA），网络不再是绝对瓶颈。
- 企业上云后发现“存算一体”太僵硬了。
主流数据库
1. 交易型数据库 (OLTP)
主流现状：主要还是存算一体，但云厂商正在推存算分离。
- 传统派（存算一体）： **MySQL, PostgreSQL, Oracle (单机/非RAC)**。
- 原因： 交易系统（如下单、支付）对延迟要求极高（毫秒级），本地磁盘读写依然是最稳的。
- 云原生派（存算分离）： Amazon Aurora, 阿里云 PolarDB, Google AlloyDB。
- 架构： 它们也是 MySQL/PG 协议，但底层把存储剥离到了共享存储层（Shared Storage）。
- 优势： 一写多读，故障恢复极快（不用拷贝数据），存储自动扩容。
2. 分析型数据库 (OLAP) / 数据湖
主流现状：已全面转向存算分离。
- 绝对标杆： Snowflake。它是存算分离架构的鼻祖和推广者，计算节点完全无状态，数据全在 S3 上。
- 大数据体系： Databricks (Spark), Presto/Trino。天然就是存算分离的，计算引擎查 S3/HDFS 数据。
- 国产/开源新秀的转型：
- StarRocks / Doris： 最初是存算一体（为了极致性能），但现在最新的版本都大力主推“存算分离模式”（Shared-data mode），为了降低成本和提高弹性。
- ClickHouse： 典型的一体架构（本地表），性能极快但运维极其痛苦（扩容难）。目前也在尝试通过 S3 存储策略实现分离，但架构包袱较重。
3. 分布式数据库 (NewSQL)
- TiDB / OceanBase： 逻辑上是分离的（KV存储层 TiKV 和 SQL计算层 TiDB 是分开的），但部署上通常为了性能建议混合部署或走专用网络。
如何选择？
选“存算一体”： 如果你的业务是核心交易系统，或者数据量相对固定（TB级），且对查询延迟（Latency）要求在毫秒级。
- 代表： MySQL, ClickHouse (Local模式), Redis。
选“存算分离”： 如果你的业务是海量数据分析（PB级），数据量增长极快，负载波动大（白天忙晚上闲），或者希望降本增效。
- 代表： Snowflake, StarRocks (存算分离模式), 云原生数据库 (Aurora/PolarDB)。
2.ClickHouse
本地表与分布式表
| 表类型 | 本地表 (Local Table) | 分布式表 (Distributed Table) |
|---|---|---|
| 是否存真实数据 | 是 (YES) | 否 (NO) |
| 本质 | 仓库。物理文件真实地存在磁盘上。 | 传送门/路由器。它只是一个视图（View），本身不存数据，只存“配置信息”。 |
| 作用 | 负责存数据、压缩数据、通过索引找文件。 | 负责把请求“分发”给各个节点，并把结果“汇总”起来。 |
| 对应关系 | N 个节点就有 N 个本地表。 | 集群里逻辑上只有一个入口。 |
查询 (Read)： 必须查分布式表！
- 如果你查本地表，你只能查到当前连接的那个节点的数据（比如 1/3 的数据），结果是不对的。
- 只有查分布式表，CK 才会帮你去所有节点把数据捞一遍并汇总。
写入 (Write)： 这里有分歧（重点）
- 方案 A（官方建议/简单）：写分布式表。
- 代码直接 insert 到
test_table_all。 - 优点： 简单，不用管路由。
- 缺点： 数据会先到一个节点，然后再次转发到其他节点，写入性能有损耗，且如果那个转发节点挂了，可能会丢数据或卡住。
- 代码直接 insert 到
- 方案 B（高性能/老鸟做法）：写本地表。
- 代码里通过负载均衡（Load Balancer）或者自己在代码里算 Hash，把数据直接 insert 到各个节点的
test_table_local。 - 优点： 性能最强，没有二次转发。
- 缺点： 代码复杂，你需要知道后端有多少个 IP 地址。
- 代码里通过负载均衡（Load Balancer）或者自己在代码里算 Hash，把数据直接 insert 到各个节点的