存算分离

StarRocks Lakehouse 如何重构大数据架构？随着数据分析需求的不断演进，企业对数据处理架构的期望也在不断提升。在这一背景下，StarRocks 凭借其高性能的实时分析能力，正引领数据分析进入湖仓一体的新时代。

StarRocks 助力首汽约车精细化运营作者：任智红，首汽约车大数据负责人更多交流，联系我们：https://wx.focussend.com/weComLink/mobileQrCodeLink/334%201%202/ffbe5

StarRocks 主键（Primary Key）深度解析StarRocks 是一款高性能分析型数据库，专为海量数据的实时分析而设计。作为新一代湖仓（Lakehouse）加速引擎，StarRocks 融合了 MPP 架构和列式存储引擎的优势，能够支持亿级数据秒级查询响应。

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云原生时代的架构革新，Apache Doris 存算分离如何实现弹性与性能双重提升导读：随着云基础设施的成熟，Apache Doris 3.0 正式支持了存算分离全新模式。基于这一架构，能够实现更低成本、极致弹性以及负载隔离。本文将介绍存算分离架构及其优势，并通过导入性能、查询性能、资源成本的测试，直观展现存算分离架构下的性能表现，为读者提供具体场景下的使用参考。

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Apache Doris 3.0.4 版本正式发布亲爱的社区小伙伴们，Apache Doris 3.0.4 版本已于 2025 年 02 月 28 日正式发布。该版本持续在存算分离、湖仓一体、异步物化视图等方面进行改进提升与问题修复，进一步加强系统的性能和稳定性，欢迎大家下载体验。

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Apache Doris 3.0 里程碑版本｜存算分离架构升级、湖仓一体再进化亲爱的社区小伙伴们，我们很高兴地向大家宣布，在近期我们迎来了 Apache Doris 3.0 版本的正式发布，欢迎大家下载使用体验！

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SelectDB 多计算集群核心设计要点揭秘与场景应用SelectDB 设计多计算集群架构初衷主要源于两类典型的使用场景：写入与读取隔离：传统数仓架构中，数据的写入和读取在同一个计算集群，当遇到业务写入高峰期或突增的写入压力时，容易因资源相互抢占影响查询服务的性能和稳定性。如果能引入多个计算集群，通过独立的计算集群分别进行写入、读取操作，即使在写入压力非常高时，也可放心执行计算任务，无需担心影响到服务的稳定性。

难以触及的高度

存算分离（Separation of Storage and Computation）存算分离（Separation of Storage and Computation）是大数据处理中的一种架构设计原则。它的核心思想是将数据存储和数据处理分开，以提高系统的灵活性、可扩展性和性能。