es数据库哪些好用，elasticsearch mysql 哪个好
来源：整理 编辑：黑码技术 2024-08-06 03:51:21
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1，elasticsearch mysql 哪个好
这两个所适用的领域不同，不具有可比性。ElasticSearch本质是搜索引擎，它通过建立反向索引的方式处理文档型数据，不具备通常数据库的事务、关联查询等等特性，你可以把它当作nosql来用。MySQL是典型的关系型数据库。如果你的场景是海量数据，要求水平扩展，无事务要求，那么可以用ES，否则还是要MySQL，或者根据业务需求混合使用两种。
2，elasticsearch可以代替NoSQL吗
elasticsearch是分布式的搜索系统（全文搜索），NoSQL非关系型数据库，主要用在大数据量，高并发情景下（非事务）es完全胜任mongodb能干的事情，而且还加上了检索功能，你可以选择分词检索或者把你存的整个文档当作一个词，前者类似于搜索引擎，后者类似于数据库，而且es最擅长的就是用facet和agg做数据统计，当不分词时，可以结合redis等把词条映射为整形数，查询效率会非常高。而且数据分区更灵活，可以随时以编码的方式打开或关闭某部分数据节点。一般来说，把es以数据库的模式存储，合理使用查询语法，都可以秒级返回，不管多大的数据量，当然做统计肯定会慢一些。对有些特殊查询注意一下就行了：比如用wildcard的 *keyword 模式就比 keyword*模式要慢很多，需要合理规划自己的业务场景和数据的mapping映射方式。
3，java的快速开发平台有哪些
一、方正集团 二、ES20071、ES2007介绍 方正飞鸿智能信息平台（Fix ES2007）是方正集团推出的国内领先企业基础架构中间件平台。Fix ES2007平台基于SOA架构体系，结合数据建模、业务建模、可视化流程引擎、动态表单设计等多种实现工具，其柔性的特点，保障了基于ES2007平台开发的系统可在.net平台与j2ee平台上无缝的切换运行，是企业应用开发的一个高效、强大、开放的开发工具。 2、ES2007技术特点 ?高效的平台业务逻辑扩展 ?组织机构设置和权限机制 ?强大的工作流引擎和任务监控，协同机制 ?应用部署以及模块运行，升级，管理机制 ?强大的工作流引擎1.（只针对web开发）一般做开发是在windows上的 很少有在linux上 除非是你的习惯 根据你的那个说法 应该是只在linux上面编译，部署，测试。 不过如果你是一个没有怎么用过linux的人 那就得去熟悉下linux了，尤其是shell脚本的编写，系统的配置，命令行（字符集）操作（一般很少用图形界面的，基本都是远程命令行登录）。最重要的还是出了问题后能够解决，如果你不熟悉linux，出了问题是很麻烦的，甚至比开发还麻烦。。。。
2.这三种数据库区别还是不小的，各个厂家的数据库产品备份方案，集群方案是有区别的，但如果你暂时用不到这些，那就无视吧，mysql这玩意成本低，搭建起来很灵活，大中小应用，表现都不错，就看你怎么搭了，尤其是数据量超大型项目。。。
oracle 说实在的 成本有点高，但是比mysql稳定，针对大数据量性能很好（还是看个人）
mssql 这个 就不好说了 只能运行在windows环境下世它的硬伤 但是性能等等可以与oracle相媲美 由于只能运行在windows下 所以如果你是java应用 用mssql的就少了 mysql比较多，主要是便宜，轻便，灵活而且稳定性也不错 oracle一般是有钱的公司或者是有特殊需求的项目使用
4，Redis 可以用来做数据库吗
1、用来存放诸如用户注册信息、产品信息等可以估算出体量的数据还是很好的比如一个用户注册信息1k,一亿用户信息也才需要100G内存2、数据结构足够使用3、搜索当然不要用redis,可以用ES来实现，搜出id后直接在redis里命中对应的数据。4、redis最大的问题是事务的支持不好，但可以解决5、读性能与硬盘数据库比，高出的不只一个数量级，尤其数据越多随机读的优势越明显。 并且互联网应用一般都是读多写少其实选择用这个redis是因为上次备选的h2的内存数据库的方案被否定了。这才选择了redis。使用它，可以大幅提高数据的查询效率，而且redis自身可以完成持久化，这就不会造成因服务器关闭而数据丢失的情况。同时它也支持集群。 这里，就简单写了一个使用redis的demo， 首先是要下载下个redis的包： redis内存数据库压缩包里有如下几文件： redis内存数据库解压缩后，双击里面的redis-server.exe的文件。就可以启动redis，然后就可以用以下的，代码来连接、内存db、以及对db中的数据进行操作。public class demo public static void main(string[] args) demo demo = new demo(); demo.test(); } public void test() jedis redis = new jedis ("localhost",6379);//连接redis //hset key field value将哈希表key中的域field的值设为value。 redis.hset("yyweb", "music", "m.yy.com"); redis.hset("yyweb", "mall", "mai.yy.com"); redis.hset("yyweb", "duowan", "www.duowan.com"); //返回哈希表key中，一个或多个给定域的值。 list list = redis.hmget("yyweb","music","mall","duowan"); for(int i=0;i system.out.println(list.get(i)); } //同时将多个field - value(域-值)对设置到哈希表key中。 map map = new hashmap(); map.put("uid", "10000"); map.put("username", "chenxu"); redis.hmset("hash", map); //得到map下面的username的值 system.out.println(redis.hget("hash", "username")); //hgetall key返回哈希表key中，所有的域和值。 map maps = redis.hgetall("hash"); for(map.entry entry: maps.entryset()) system.out.print(entry.getkey() + ":" + entry.getvalue() + "\t"); } }}redis能否做数据库用取决于如下几个条件：1：数据量，毕竟内存数据库，还是受限于内存的容量，虽然可以redis可以持久化。2：数据的结构，是否能够将关系型数据结构都转换为key/value的形式。3：查询的效率，对范围查询等，是否能转换为高效的hash索引查询redis能不能拿来当数据库，取决于你想要存储什么数据：如果你打算存储一些临时数据，数据规模不大，不需要太复杂的查询，但是对性能的要求比较高，那可以拿redis当数据库使用。否则别拿来当数据库用。redis 能不能做数据库，要看你具体的需求了：1. 像上面提到的，redis的持久化有问题，如果使用aof模式，并且fsync always，则性能比mysql 还低，如果你喜欢redis 方便的数据结构而对性能要求不高，或者性能要求很高，但允许一定程度的丢失数据，则可以用redis做为数据库。2. redis 是内存数据库， 内存写满后，数据不会存储到硬盘上（VM 不稳定，diskstore未启用），如果你内存足够大，则可以用redis作为数据库。redis是一种k/v的内存数据库，适合小数据量的存储以及实时要求高的地方，但是不适合做完整数据库，完整数据库基本上都有一套详细解决方案，基本上没有做了的，比如mysql。项目里用到的redis是用来做缓存的，设置过期时间，到时就自动清掉。数据库还是用mysql等这种成熟的方案。如果你非要用一种nosql来做数据库，推荐你用Mongodb。这种KV存储完全不具备数据库所能提供的数据安全性保障。所以还是用来做缓存比较合适。redis做数据库不靠谱，不是所有的数据都是立即回写磁盘的。其实选择用这个redis是因为上次备选的H2的内存数据库的方案被否定了。这才选择了redis。使用它，可以大幅提高数据的查询效率，而且redis自身可以完成持久化，这就不会造成因服务器关闭而数据丢失的情况。同时它也支持集群。
5，elasticsearchsolr对比各自有哪些优缺点
从两个方面对elasticsearch和solr进行对比，从关系型数据库中的导入速度和模糊查询的速度。单机对比1. solr 发布了4.0-alpha，试了一下，发现需要自己修改schema，好处是它自带一个data importer。在自己的计算机上测试了一下，导入的性能大概是：14分钟导入 3092730 条记录，约合 3682条/秒。2. 3百万条记录的情况下，模糊查询和排序基本都在1秒内返回3. 刚才的测试，是每个field单独存储，现在修改了一下配置文件，增加了一个copyfield，所有的field都拷贝一份到text这个field里面去，导入的性能大概是：19分钟导入了3092730 条记录，约合 2713条/秒4. 3百万条记录的情况下，针对text的模糊查询基本在1秒内返回，但是针对所有记录的排序，大概要2~3秒5. 使用 elasticsearch 0.19.8，缺省配置，用单任务导入，导入性能是：20分钟导入了3092730 条记录，约合2577条/秒6. 3百万条记录的情况下，查询基本上在1秒内返回，但是模糊查询比较慢，第一次要10秒，后来大概要1~3秒。加上排序大概需要5秒，整体排序基本100ms查询及排序的指令： "query": "query_string": "query": "*999*" } }, "sort": [ "time_up": "order": "asc" } } ]}7. es0.19.8，用两个任务导入，导入性能是：13分钟导入了3092730 条记录，约合3965条/秒8. solr全部建好索引后，占用磁盘空间是1.2g，es占用磁盘空间是4g单机对比2在一台intel i7，32g内存的机器上，重新跑这两个的对比。不过有个重大的区别在于，solr是在这台性能很好的机器上跑，而es的导入进程则是在一台intel 四核 2.5g，4g内存的机器上跑的，也许会有性能的差异。es版本0.19.8，solr版本4.0-alpha。1. solr的导入性能：3400万条记录，用时62分钟，平均9140条/秒，占用空间12.75g2. 使用 *999* 这样的模糊查询，3秒以内返回，稍长一点的查询条件 *00100014*，也是2~3秒返回3. es的导入性能（设置xmx为10g）：3400万条记录，用时40分钟，平均14167条/秒，占用空间33.26g，客户端采用4个并发。4. 使用 *999* 这样的模糊查询，9秒返回，稍长一点的查询条件 *00100014*，11.8秒返回5. 如果不是针对所有字段查询，而是针对某个特定字段，比如 sam_code: *00100014*，那么也是1秒以内返回。6. 结论：es的查询效率也可以很高，只是我们还不会用。7. 结论2：es有个设置是把所有字段放一块的那个，缺省是放一起，但是不知道为什么没起到应有的作用。备注：1. solr第一次的那个内存使用的是缺省设置，这次改为10g，结果导入性能反而变差了，400万条记录，用了8分钟，平均8333条/秒，不知道为什么。2. 改回缺省的内存配置，导入速度仍然慢。3. 重启linux，用10g的内存配置，再导入，5030万条记录，用时92分，约9112条/秒，说明导入速度和内存配置没有大差别4. 在10g配置的情况下，检索速度也差别不大。5. 为了搞清楚lucene4.0和solr4.0的进步有多大，下载了solr3.6.1，所幸的是4.0的配置文件在3.6.1上也可以用，所以很快就搭起来进行测试，导入性能为：3400万条记录，用时55分钟，约10303条/秒，占用空间13.85g。查询性能：*999*第一次11.6s，*00100014* 27.3s，相比4.0alpha的结果（5000万结果当中，*999*第一次2.6s，*00100014*第一次2.5s）来说，慢了很多，与es的性能差不多，因此，也许lucene4.0真的对性能有大幅提升？集群对比：采用4台同样配置（intel i7，32g内存）的centos 6.3组成的集群，进行对比。1. 首先是es，很方便的就组成了一个cluster，等上一个3400万条的index全部均衡负载之后进行测试，导入到另外一个index当中。2. 导入性能：8500万条记录，用时72分钟，约为19676条/秒。在前5千万条记录导入时的速度在2万/条以上，初始的速度在2.2万/条。占用空间78.6g（由于有冗余，实际占用空间为157.2g）3. 查询性能：*999*第一次13.5秒，第二次19.5秒，第三次7.4秒，第四次7.1秒，第五次7.1秒*00100014*第一次17.2秒，第二次16.6秒，第三次17.9秒，第四次16.7秒，第五次17.1秒sam_code:*999*，0.8s，1.3s，0.02s，0.02s，0.02ssam_code: *00100014*，0.1s，0.1s，0.02s，0.03s，0.05s4. solr4.0-alpha，solrcloud的配置还算简单，启动一个zookeeper，然后其他三台机器访问这个地址，就可以组成一个cloud：机器1： nohup java -xms10g -xmx10g -xss256k -djetty.port=8983 -dsolr.solr.home="./example-dih/solr/" -dbootstrap_confdir=./example-dih/solr/db/conf/ -dcollection.configname=xabconf3 -dzkrun -dnumshards=4 -jar start.jar &其他机器：nohup java -xms10g -xmx10g -dsolr.solr.home="./example-dih/solr/" -dzkhost=192.168.2.11:9983 -jar start.jar &但是在执行 data import 的时候，频繁出现 outofmemoryerror: unable to create new native thread。查了很多资料，把linux的ulimit当中的nproc改成10240，把xss改成256k，都解决不了问题。暂时没有办法进行。结论1. 导入性能，es更强2. 查询性能，solr 4.0最好，es与solr 3.6持平，可以乐观的认为，等es采用了lucene4之后，性能会有质的提升3. es采用sam_code这样的查询性能很好，但是用_all性能就很差，而且差别非常大，因此，个人认为在目前的es情况下，仍然有性能提升的空间，只是现在还没找到方法。从两个方面对ElasticSearch和Solr进行对比，从关系型数据库中的导入速度和模糊查询的速度。 单机对比1. Solr 发布了4.0-alpha，试了一下，发现需要自己修改schema，好处是它自带一个data importer。在自己的计算机上测试了一下，导入的性能大概是：14分钟导入 3092730 条记录，约合 3682条/秒。2. 3百万条记录的情况下，模糊查询和排序基本都在1秒内返回3. 刚才的测试，是每个field单独存储，现在修改了一下配置文件，增加了一个copyField，所有的field都拷贝一份到text这个field里面去，导入的性能大概是：19分钟导入了3092730 条记录，约合 2713条/秒4. 3百万条记录的情况下，针对text的模糊查询基本在1秒内返回，但是针对所有记录的排序，大概要2~3秒5. 使用 elasticsearch 0.19.8，缺省配置，用单任务导入，导入性能是：20分钟导入了3092730 条记录，约合2577条/秒6. 3百万条记录的情况下，查询基本上在1秒内返回，但是模糊查询比较慢，第一次要10秒，后来大概要1~3秒。加上排序大概需要5秒，整体排序基本100ms查询及排序的指令： "query": "query_string": "query": "*999*" } }, "sort": [ "TIME...0，性能会有质的提升3;query". Es的导入性能（设置Xmx为10G），*00100014* 27;example-DIH/，而es的导入进程则是在一台Intel 四核 2.05s4.0的进步有多大. 结论.6; -Dcollection.1上也可以用，说明导入速度和内存配置没有大差别4.03s。5.3组成的集群;;，1;"，约10303条/./. Solr4。2;solr/从两个方面对ElasticSearch和Solr进行对比;db/;，0.02s.11;，也许lucene4. Solr的导入性能，占用空间12.5秒，检索速度也差别不大.02sSAM_CODE？集群对比。在自己的计算机上测试了一下. 使用 elasticsearch 0./，这次改为10G;example-DIH/: "：es有个设置是把所有字段放一块的那个.2秒. 3百万条记录的情况下.2G）3，用10G的内存配置.0ALPHA的结果（5000万结果当中。2，es更强2，占用空间33.26G，好处是它自带一个data importer。7，很方便的就组成了一个Cluster，第五次7，0;example-DIH/：20分钟导入了3092730 条记录.85G。ES版本0，那么也是1秒以内返回，因此，导入性能是.home="，稍长一点的查询条件 *00100014*，第二次19。结论1;，导入性能为，大概要2~3秒5.0最好. Es0，个人认为在目前的es情况下，客户端采用4个并发，不知道为什么，11，导入性能是，第一次要10秒: [ "，所幸的是4：13分钟导入了3092730 条记录. 改回缺省的内存配置：3400万条记录.jar &但是在执行 data import 的时候。6：nohup java -Xms10G -Xmx10G -Dsolr，下载了solr3，而是针对某个特定字段。占用空间78. 在10G配置的情况下，而且差别非常大，也许会有性能的差异，*999*第一次2，把Linux的ulimit当中的nproc改成10240.3s，因此;，再导入，初始的速度在2;conf/，4G内存的机器上跑的;秒4。备注，约9112条/，结果导入性能反而变差了，5030万条记录.02s;秒。查了很多资料;query_string". Solr第一次的那个内存使用的是缺省设置，可以乐观的认为。暂时没有办法进行.0真的对性能有大幅提升，针对text的模糊查询基本在1秒内返回，第二次16;条以上，后来大概要1~3秒：es的查询效率也可以很高，第三次17，重新跑这两个的对比，也是2~3秒返回3: "，增加了一个copyField.19，都解决不了问题;秒;秒6; } }.2;秒;条，32G内存的机器上，0，32G内存）的Centos 6. 查询性能;asc".8s; -DzkHost=192;秒，用时55分钟，第五次17，现在修改了一下配置文件;".6G（由于有冗余，0，进行对比：8500万条记录。1：19分钟导入了3092730 条记录. 如果不是针对所有字段查询，0. 导入性能：3400万条记录，但是用_all性能就很差，平均8333条/，相比4，SolrCloud的配置还算简单，0，导入的性能大概是: "，然后其他三台机器访问这个地址.5s）来说，用单任务导入，导入的性能大概是，但是模糊查询比较慢. Es采用SAM_CODE这样的查询性能很好，用时62分钟.jar &其他机器，但是不知道为什么没起到应有的作用.1秒SAM_CODE：采用4台同样配置（Intel i7.1s;order"。2. Solr 发布了4; } } ]}7;sort".configName=xabconf3 -DzkRun -DnumShards=4 -jar start，Solr版本4：1，平均14167条/，整体排序基本100ms查询及排序的指令;solr/.1秒，就可以组成一个Cloud: *00100014*.7秒.19，0，用两个任务导入，第四次16./，是每个field单独存储:9983 -jar start，等es采用了lucene4之后，频繁出现 OutOfMemoryError，400万条记录，稍长一点的查询条件 *00100014*，缺省是放一起，慢了很多.3s。单机对比1;秒.6持平，缺省配置.8. 使用 *999* 这样的模糊查询.8.6s： nohup java -Xms10G -Xmx10G -Xss256k -Djetty.home=".6，启动一个ZooKeeper; -Dbootstrap_confdir=.solr;TIME_UP".5G，0，所以很快就搭起来进行测试. 使用 *999* 这样的模糊查询. 结论2，es与solr 3.75G2，占用磁盘空间是1.1: "，只是我们还不会用.02s. 3百万条记录的情况下，查询基本上在1秒内返回，平均9140条/: "，导入到另外一个Index当中:*999*，es占用磁盘空间是4G单机对比2在一台Intel i7，solr 4，约合2577条/。查询性能，用时40分钟;*999*"： ". 导入性能.1秒*00100014*第一次17.0和solr4. 首先是es。不过有个重大的区别在于，用了8分钟，第四次7;solr/，Solr是在这台性能很好的机器上跑;秒.0-ALPHA;，导入速度仍然慢.5秒.9秒.1s，实际占用空间为157, ".0-alpha，把Xss改成256K.8，与es的性能差不多。在前5千万条记录导入时的速度在2万/. 刚才的测试，第三次7。4，用时72分钟: *00100014*: unable to create new native thread. 为了搞清楚lucene4.0-ALPHA，*00100014*第一次2;秒8，9秒返回.6s.168，模糊查询和排序基本都在1秒内返回3，3秒以内返回.solr，发现需要自己修改schema.0的配置文件在3，用时92分：*999*第一次11.2万/.port=8983 -Dsolr，占用空间13;秒，试了一下：3400万条记录.19. 重启Linux. Solr全部建好索引后：机器1. 查询性能。3，但是针对所有记录的排序. 3百万条记录的情况下.6秒，所有的field都拷贝一份到text这个field里面去。加上排序大概需要5秒.4秒，从关系型数据库中的导入速度和模糊查询的速度，仍然有性能提升的空间，约合3965条/，约合 2713条/。1.8秒返回5;query".2G：*999*第一次13，比如 SAM_CODE，只是现在还没找到方法，等上一个3400万条的Index全部均衡负载之后进行测试，约为19676条/：14分钟导入 3092730 条记录，约合 3682条/
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