why starrocks? 优化数据架构：省钱、高效、简单

在大数据处理中，企业常面临成本高、系统复杂、维护困难的挑战。通过存算分离、湖仓一体和架构简化，可以显著降低成本、提升效率、简化管理。以下从三个方面详细说明如何实现这些目标。

1. 降本增效：从硬件到人力全面优化

（1）硬件成本：更低的存储和计算费用

存算分离降低存储成本
传统存算一体架构要求所有数据都存放在高性能 SSD 或 NVMe 磁盘上，以保证查询速度。但很多冷数据（如历史日志）访问频率低，却占用了昂贵的存储空间，导致成本上升。存算分离将计算和存储分开，冷数据可以存到成本更低的云存储（如 AWS S3 或阿里云 OSS），热数据保留在高性能磁盘，存储费用大幅下降。
同时，存算分离提高了机器利用率。存算一体架构难以同时优化 CPU、内存和磁盘的利用率，资源浪费严重。而存算分离只关注计算节点的 CPU 和内存优化，存储独立管理，整体效率更高。

弹性扩容降低计算成本
存算一体架构缺乏灵活性，难以应对业务波峰波谷。例如，电商大促期间计算需求激增，但提前预留资源容易导致闲置浪费。存算分离支持弹性扩容，像云服务一样按需分配计算资源，忙时增加节点，闲时缩减。例如，Snowflake 和 AWS Athena 通过动态调整算力，显著降低了计算成本。

（2）人力成本：简化运维，提升效率

减少运维负担
传统大数据系统往往包含多个组件（如 Presto、Druid、ClickHouse），每个组件都需要单独配置和维护，运维团队压力大。存算分离通过统一的接口和工具简化管理，运维工作量减少，团队无需为每个组件学习不同的技能。

查询更快，开发更顺畅
新架构支持标准 SQL 和 MySQL 协议，开发者和分析师可以直接上手，无需学习新语言。查询性能也大幅提升，例如 Snowflake 的查询加速功能能让复杂查询在几秒内完成，分析师不用长时间等待，开发效率显著提高。

2. 湖仓一体：数据统一，查询灵活

湖仓一体结合了数据湖的灵活性和数据仓库的高性能，让数据管理和查询更高效。

统一查询，打破孤岛
通过元数据目录（Catalog），湖仓一体可以将数据湖中的原始数据（比如日志、JSON 文件）和数据仓库中的结构化数据（比如报表）统一管理。用户用标准 SQL 就能跨数据源查询，无需繁琐的数据迁移。例如，Databricks 的 Delta Lake 和 Apache Iceberg 支持统一查询，极大简化了数据分析流程。

支持多种任务
湖仓一体不仅适合传统报表分析，还能处理机器学习、实时分析等复杂任务。例如，Delta Lake 提供数据一致性和版本管理，分析师和数据科学家可以在同一个平台上完成从数据清洗到模型训练的工作，效率翻倍。

3. 架构简化：统一引擎，替换老工具

传统大数据架构使用多种 OLAP 引擎（如 Presto、ClickHouse、Spark），虽然各有优势，但管理复杂、维护成本高。统一引擎和存算分离成为简化架构的趋势。

（1）替换 Presto 的理由

Presto 适合高并发查询，但有以下问题：

缓存能力弱，重复查询效率低。

查询优化器（CBO）不擅长复杂查询，性能打折扣。

缺乏物化视图等加速机制。

没有资源隔离，多用户场景容易抢资源。

核心节点是单点，存在故障风险。

因此，像 vivo 这样的企业选择用更先进的工具（如 Trino 或 Snowflake）替换 Presto。Trino 优化了查询性能和资源管理，支持更复杂的场景。

（2）替换 ClickHouse 的考量 

ClickHouse 以其高性能的列式存储和快速查询在实时分析场景中广受欢迎，尤其适合单表查询和聚合分析。然而，在一些复杂场景下，它的局限性逐渐显现：

Join 性能一般 
ClickHouse 的 Join 操作性能相对较弱，尤其是在处理多表关联查询时，效率不如预期。ClickHouse 的设计初衷是针对单表的高速扫描和聚合优化，Join 操作的执行依赖于内存，且缺乏高效的分布式 Join 算法。当业务场景涉及复杂的多表 Join，ClickHouse 的查询速度可能显著下降，甚至需要通过数据预处理或分步查询来规避问题。这不仅增加了开发复杂性，还可能导致查询延迟，影响实时分析的体验。
相比之下，存算分离的湖仓一体方案（如 Apache Iceberg + Trino 或 Snowflake）在 Join 性能上更有优势。这些方案通过优化的查询引擎和分布式执行框架，能更高效地处理多表关联，减少内存瓶颈，提升复杂查询的性能。例如，Snowflake 的云原生架构支持自动分区和并行 Join，即使在超大规模数据集上也能保持高效。

存算分离支持有限
ClickHouse 的存算分离实现较为初级，难以充分发挥弹性扩容的优势。它的架构更偏向存算一体，计算和存储紧密耦合，扩缩容时需要同时调整存储和计算资源，灵活性不足。而像 Snowflake 这样的存算分离方案，计算节点可以独立扩展，存储层则依托云存储，扩容更灵活，成本更低。

运维复杂
ClickHouse 的分布式部署和性能调优需要较高的技术能力。例如，数据分片、节点同步和故障恢复都需要手动配置，运维团队的工作量较大。相比之下，湖仓一体方案（如 Databricks 或 Snowflake）提供托管式的管理接口，自动化程度更高，运维负担显著减轻。

为解决这些问题，越来越多的企业逐渐用存算分离的湖仓一体方案替换 ClickHouse。例如，Apache Iceberg 配合 Trino 提供了更强的 Join 性能和数据一致性，Snowflake 则通过云原生的方式简化了运维。这些方案不仅提升了查询效率，还降低了整体成本。

（3）甚至替换 Spark

Spark 擅长批处理，但计算成本高，实时查询性能一般。一些公司用湖仓一体方案替换 Spark，例如 Databricks 优化的平台，兼顾批处理和实时分析，成本更低，性能更强。

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