好的，各位观众老爷们，欢迎来到今天的“存算分离架构深度实践：Data Lakehouse 性能瓶颈与优化”专场！我是你们的老朋友，江湖人称“代码界的段子手”，今天就来跟大家聊聊这Data Lakehouse，以及它背后的爱恨情仇。 开场白：Data Lakehouse，你这磨人的小妖精！ 话说这Data Lakehouse，简直就是数据界的“白月光”，集数据湖的低成本、高扩展性，与数据仓库的结构化、高性能于一身。听起来是不是很美好？就像集齐了高富帅的所有优点？ 但理想很丰满，现实却很骨感。当你真正扑向Data Lakehouse的怀抱时，你会发现，这货简直就是个“磨人的小妖精”，各种性能瓶颈层出不穷，让你抓狂到想把头发薅光！😭 别慌，今天我就来给大家扒一扒这小妖精的真面目，教你如何驯服它，让它乖乖地为你所用！ 第一章：存算分离架构的“前世今生” 要理解Data Lakehouse的性能瓶颈，首先得了解它的“前世今生”，也就是存算分离架构。 想象一下，传统的数据库就像一个“一体机”，CPU、内存、硬盘都紧密地结合在一起。这种架构简单粗暴，性能也还不错，但缺点也很明显： 扩展性差： 存储和 …