PolarDB 存算分离
背景
随着互联网业务规模不断扩大，传统关系型数据库架构逐渐暴露出一些瓶颈，例如扩展能力不足、存储成本高、读写压力集中等问题。为了应对这些挑战，云厂商开始设计一种新的数据库架构模式：存算分离（Storage-Compute Decoupling）。
PolarDB 是阿里云推出的一款云原生数据库，其核心设计理念之一就是 计算层与存储层解耦。这种架构使数据库具备更强的弹性扩展能力和更高的资源利用率。 ()
本文将从架构角度分析 PolarDB 的存算分离设计，并与 AWS Aurora 以及传统 MySQL 架构进行对比。
传统 MySQL 架构的问题
在传统 MySQL 架构中，数据库通常运行在单个服务器上：
MySQL Server
├── CPU
├── Memory
└── Local Disk
计算和存储都在同一台机器上。
这种架构在早期互联网时代已经足够，但随着业务规模扩大，会出现几个明显问题：
1 存储扩展困难
数据库数据通常存储在本地磁盘中，当数据量增长时，只能通过：
* 升级磁盘
* 更换更大的机器
这种方式扩展