TDengine 在面对海量数据时，分别依赖哪些水平扩展和垂直扩展机制来提升处理能力？

回答思路

1. 【回答框架 1】TDengine 的水平扩展主要基于其分布式架构，通过多节点组成集群，数据按时间戳和标签分片，分布在不同 vnode 上，实现并行写入和查询，从而线性扩展存储容量和吞吐量。
2. 【回答框架 2】垂直扩展则依赖单节点的资源优化，包括列式存储、压缩算法、预计算与缓存机制，以及充分利用多核 CPU 的向量化执行，提升单机处理能力。
3. 【回答框架 3】水平扩展还涉及数据分片与负载均衡，通过 vnode 的自动迁移和复制因子设置保证高可用；垂直扩展则关注内存和磁盘的平衡，以及索引和元数据管理的优化。
4. 【回答框架 4】在架构设计中，水平扩展是主要方式，垂直扩展作为补充，两者结合能应对数据增长和实时查询的挑战。
5. 【关键点 1】水平扩展通过多节点分片线性增加容量和吞吐量
6. 【关键点 2】垂直扩展依靠列式存储和高效压缩提升单机性能
7. 【关键点 3】利用多核和向量化执行优化查询算子
8. 【关键点 4】数据自动分片与复制保障扩展中的高可用
9. 【易错点 1】混淆水平扩展与数据分片的自动负载均衡机制
10. 【易错点 2】忽略垂直扩展在内存和磁盘配比上的限制
11. 【易错点 3】误以为扩展无需考虑数据一致性和节点协调开销