架构

GreptimeDB 采用计算存储分离架构，持久化数据保存在对象存储中，计算节点可以独立扩展。 相比以本地磁盘作为主存储的架构，这种方式更容易实现弹性扩展，也更有利于降低运维成本。

高层架构

组件

GreptimeDB 在分布式模式下有三个核心组件，以及一个用于流计算的可选组件：

• Metasrv：元数据与路由控制平面。负责管理 catalog、schema、table、region 等元数据，协调调度，并为其他节点提供路由信息。
• Frontend：无状态接入层。接收客户端协议请求、执行鉴权、规划和分发查询，并根据 Metasrv 的元数据完成读写路由。
• Datanode：存储与执行层。负责存储表的 region，处理读写请求，持久化 WAL，并将数据文件刷入对象存储。
• Flownode（可选）：流计算的流式/持续计算运行时。在分布式部署中，如果需要将 flow workload 独立为单独服务运行，就会使用 Flownode。

在 standalone 模式下，你运行的是一个 GreptimeDB 进程，而不是分别管理这些独立服务。

工作方式

写入路径

1. 客户端通过支持的协议向 Frontend 发起写请求。
2. Frontend 从 Metasrv 的元数据中解析表和 region 的路由信息，并在需要时刷新本地缓存。
3. Frontend 将请求拆分并转发到目标 Datanode。
4. Datanode 先将数据写入内存和 WAL，随后把不可变数据文件刷入对象存储。

查询路径

1. 客户端通过 Frontend 发起 SQL、PromQL、日志或链路追踪查询。
2. Frontend 生成分布式执行计划，并将子查询下发到相关的 Datanode。
3. Datanode 在各自负责的 region 上执行子查询并返回部分结果。
4. Frontend 汇总结果并返回给客户端。

Flow 路径（可选）

启用流计算后，Flownode 会持续读取源表的变化，并将计算结果写入目标表。 详细说明请参阅流计算。

如果你想了解实现层细节，请参阅 Contributor Guide。