多模态存储

存储引擎架构

不同的存储引擎在数据存储、读取和写入上存在差别，都为适应海量结构化数据的不同存储、检索、分析和计算场景而设计。如 OLAP 引擎主要应用于扫描分析大量数据，适用于查询整个分区或整列数据全表扫描的场景，而 TSDB 引擎则在单点查询等场景下性能优越。无论使用何种存储引擎，用户均可通过 DolphinDB 的脚本引擎、流数据引擎及分布式计算框架对存储数据进行高效处理。

可拓展性

DolphinDB 的集群包括控制节点（负责元数据和分布式基础设施）、数据节点（可以同时承担计算任务和数据读写任务的执行）、计算节点（仅负责数据的查询和计算任务）以及代理节点（负责数据节点和计算节点的启停）。

集群中的计算节点可分担数据节点的部分功能，主要负责接收、响应请求以及内存计算，数据节点主要负责数据存储管理。对于计算密集型任务（如流计算、分布式关联和机器学习等场景），用户可以将计算任务提交到计算节点，数据写入任务提交到数据节点，实现存储与计算的分离。

由于计算节点之间相互隔离、不存储分布式数据，这使其具有扩缩容简单快捷，启停步骤精简，故障修复时间短等优势，大大拓展了集群计算资源的拓展能力。