Hologres相对于计算节点，存储节点应该属于外部集群，读取的是外部存储层的数据？

Hologres是一个分布式大规模实时分析型数据库，它由多个计算节点和存储节点组成，在Hologres中，存储节点属于外部集群，负责存储和管理数据，计算节点则负责执行查询和分析任务，为了提高性能和可扩展性，Hologres采用了分层存储架构，将数据分为不同的层次，以满足不同场景下的性能需求。

以下是关于Hologres计算节点和存储节点的详细对比：

1、功能定位

计算节点：负责执行查询和分析任务，处理用户提交的SQL语句。

存储节点：负责存储和管理数据，提供数据的持久化和访问能力。

2、数据访问

计算节点：读取的是内部存储层的数据，即计算节点所在的集群内的数据。

存储节点：读取的是外部存储层的数据，即存储节点所在的集群外的数据。

3、数据一致性

计算节点：通过内部通信机制，与存储节点保持数据一致性。

存储节点：通过外部通信机制，与其他存储节点保持数据一致性。

4、扩展性

计算节点：可以通过增加计算节点的数量来提高查询和分析性能。

存储节点：可以通过增加存储节点的数量来提高数据的并发读写能力和容量。

5、故障恢复

计算节点：当某个计算节点出现故障时，其他计算节点可以接管其任务，保证系统的可用性。

存储节点：当某个存储节点出现故障时，其他存储节点可以接管其数据，保证数据的完整性和可用性。

6、数据迁移

计算节点：无需进行数据迁移，因为计算节点只处理内部存储层的数据。

存储节点：需要进行数据迁移，将数据从一个存储节点迁移到另一个存储节点，以实现负载均衡和容灾备份。

Hologres中的计算节点和存储节点分别承担着不同的功能和职责，计算节点负责执行查询和分析任务，读取内部存储层的数据；而存储节点负责存储和管理数据，读取外部存储层的数据，通过这种分层存储架构，Hologres能够实现高性能、高可扩展性和高可用性的数据分析服务。