理解 Databend 部署

Databend 节点类型

在 Databend 部署中，会使用两种类型的节点：Meta 节点和 Query 节点。

Meta 节点负责存储和管理各种类型的元数据（Metadata），包括与数据库、表和集群相关的信息。此外，Meta 节点还处理用户信息，例如授权和认证。它作为管理和组织元数据及用户相关数据的中央存储库。

另一方面，Query 节点专用于处理查询。它负责执行用户查询，从底层存储中检索数据，并将结果返回给用户。Query 节点处理 Databend 的计算方面，确保高效、准确地处理查询。

请注意，当我们提到“节点”时，它指的是托管和运行 Databend 系统特定组件的独立服务器。每个节点，如 Meta 节点或 Query 节点，通常在处理数据和执行查询方面有不同的用途。

部署模式

Databend 部署提供两种模式：单机（Standalone）和集群（Cluster），每种模式都有不同的应用场景和节点配置。

单机部署

在单机模式下，标准配置包括一个 Meta 节点和一个 Query 节点。这种最小化设置适用于测试目的或小规模部署。但需要注意的是，由于其可扩展性有限且缺乏高可用性功能，不建议在生产环境中使用单机模式。

在 Databend 单机部署中，可以将 Meta 节点和 Query 节点都托管在同一台服务器上。文档中的以下主题可帮助您设置和部署单机版 Databend：

• 部署单机版 Databend
• 本地和 Docker 部署

集群部署

集群模式专为大规模部署设计，并提供增强功能。在 Databend 集群中，建议至少有三个 Meta 节点，组成一个 Meta 集群以确保高可用性和容错性。对于生产环境，Databend 建议使用由三到五个 Meta 节点组成的 Meta 集群。

在 Databend 集群中，可以部署多个 Query 节点，并且可以通过将特定的 Query 节点组合在一起（使用集群 ID）来创建更强大的 Query 集群，以满足不同的查询性能要求。一个 Databend 集群可以容纳多个 Query 集群。默认情况下，Databend 会最大限度地利用计算并发性，允许单个 SQL 查询使用单个 Query 节点内的所有可用 CPU 核心。但是，当使用 Query 集群时，Databend 会利用并发调度，在整个集群中执行计算。这种方法可以最大限度地提高系统性能并提供增强的计算能力。

Query 集群规模

对于 Query 集群，Databend 没有特定的最佳实践或推荐的节点数量。Query 集群中的节点数量可以根据您的具体要求和工作负载而变化。

Query 集群的主要目标是确保查询处理速度满足您的需求并提供最佳性能。可以相应地调整集群中的节点数量，以实现所需的查询性能和吞吐量。

租户（Tenant）管理

租户（Tenant）是指使用系统提供的服务或资源的实体或组织。在 Databend 中，一个租户（Tenant）关联一个唯一的租户 ID（Tenant ID），该 ID 作为标识符，用于在 Databend 中区分和管理其数据、用户和资源。

在 Query 集群中，当一个 Query 节点收到 SQL 请求时，计算工作负载会有效地分配给共享相同租户 ID 和集群 ID 的 Query 节点。请注意，具有相同租户 ID 但不同集群 ID 的 Query 节点提供了一种工作负载隔离机制，同时仍然共享相同的数据和用户列表。

部署环境

本主题提供有关 Databend 节点的推荐硬件规格和支持的对象存储平台的信息。

硬件推荐

Databend 节点可以部署在本地服务器或云端。Databend 兼容各种公共云平台，如 Amazon EC2、Azure VM、腾讯云和阿里云。下表列出了运行 Databend 节点的服务器的推荐硬件规格：

硬件规格	单机模式	集群模式（Meta 节点）	集群模式（Query 节点）
CPU	16 核及以上	4 核及以上	16 核及以上
内存	32 GB 及以上	16 GB 及以上	32 GB 及以上
数据盘（SSD）	200-600 GB	100-200 GB	100-200 GB
网卡	10 Gbps 及以上	10 Gbps 及以上	10 Gbps 及以上

支持的对象存储

Databend 支持自托管和云对象存储解决方案。在部署 Databend 之前，请准备好您自己的对象存储。以下是支持的对象存储解决方案列表：

• Amazon S3
• Azure Blob Storage
• Google Cloud Storage
• MinIO
• Ceph
• Wasabi
• SeaweedFS
• Cloudflare R2

• 腾讯 COS
• 阿里云 OSS
• 青云 QingStor
• 华为 OBS