从 TiDB v7.0.0 开始，TiFlash 支持存算分离架构，它有哪些优劣势，适合哪些业务场景？
计算能力和存储能力理论上可以不受限制…
存算一体会有一些限制
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TiFlash 存算分离架构适用于有明显波峰波谷、或者海量存储中只有部分数据需要计算的数据分析场景。分离后，业务的存储和计算，可以单独按需扩展。就像tidb-server 和 tikv-server一样，分别按需扩缩容，大大提高灵活性。
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没有实际部署过，但从理论上，横向扩充更有针对性，对算力来说
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廉价存储+远程读取其他s3存储的数据
云上用户更省钱 
优势么就是TiFlash采用列存储，OLAP下性能好，数据又是从TiKV异步过来的，存储性能不受影响。
劣势就是额外的存储空间要求。
应该主要是为了应对更多场景和满足客户更多需求。
优势：存算分离的架构可以根据计算和存储的需求进行独立扩展，这对于计算密集型或存储密集型的应用场景比较有利。
同时允许用户根据具体的业务需求，分别优化存储和计算资源的使用，从而达到更高的资源利用率。
劣势：性能开销：存算分离可能会引入额外的网络延迟和数据传输开销，特别是在大规模数据处理时，这可能会影响整体的性能。
数据的同步和一致性维护可能变得更加复杂，尤其是在高并发的场景下。
降本增效
优势：
- 高性能查询：由于列式存储的特点，TiFlash 在某些查询场景下能够获得更高的查询性能，特别是对于聚合、分析型查询等需要扫描大量数据的操作。
- 更好的压缩率：列式存储可以采用更高效的压缩算法，减少存储空间的占用。
- 独立的计算资源：通过将存储和计算分离，可以为 TiFlash 分配独立的计算资源，避免存储和计算互相影响，提高整体系统的稳定性和可扩展性。
- 弹性扩展：TiFlash 可以根据需求进行水平扩展，支持动态添加或删除 TiFlash 节点，从而满足不断增长的数据量和查询负载。
劣势：
- 数据同步延迟：由于存算分离架构的设计，TiFlash 需要与主节点进行数据同步，这可能导致数据同步延迟，不适用于对实时性要求较高的业务场景。
- 写入性能相对较低：相比于主节点，TiFlash 的写入性能较低，这是由于列式存储的特点决定的。因此，对于大量的写操作，主节点仍然是更合适的选择。
- 配置和管理复杂性：存算分离架构需要额外的配置和管理，包括数据同步、查询路由等方面，这可能会增加系统的复杂性和维护成本。
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感谢各位老师！刚看了下官方说法，TiFlash存算分离大概讲了两个优点：
1.自动管理冷热数据。存算分离自动将常用的数据缓存在计算节点本地SSD，冷数据放在便宜的S3，可以降低存储成本。
2.计算节点无状态，可以秒级扩缩容。 当业务对计算资源需求变动较大时，相比存算一体的TiFlash，存算分离有更强大的伸缩性，可以按需伸缩计算节点，节约成本。
另外想到了一个问题：刚写入的数据马上读取，在存算分离架构环境下会从S3绕一圈，IO成本会增加。
如果把TiFlash当作一个独立OLAP数据库，随着网络传输技术和存储网络技术的发展，以及公有云的繁荣，似乎TiFlash存算分离才是趋势。
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节约存储成本，保证计算的性能
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