对比 elasticsearch 和 mysql

最近阅读了elasticsearch的官方文档，学习了它的很多特性，发现elasticsearch和mysql有很多地方类似，也有很多地方不同。这里做一个对比，帮助大家加深对elasticsearch的理解。

特性 elasticsearch mysql 备注
场景 全文搜索，日志处理，空间数据分析 表结构存储 es 不适合做join操作，mysql 不适合做全文检索
扩展性 动态扩展，能够通过添加node快速提升性能 mysql cluster  
master 选举 bully 算法，比较id选出master master-slave结构，无需选举 es中master选举可能会出现脑裂问题，配置

minimum_master_nodes参数确保过半选举决定机制
路由算法 
routing_factor = num_routing_shards / num_primary_shards
shard_num = (hash(_routing) % num_routing_shards) / routing_factor

 指定路由分片：

my-index-000001/_doc/1?routing=user1&refresh=true
 手动路由，或者使用路由组件sharding-jdbc  
可靠性 Cross-cluster replication (CCR)， 双集群设计 主从复制，双数据中心  
内存配置 heap size 推荐 32g，但不要超过内存的一半, 其他需要用到堆外内存的地方，网络，文件缓存，jvm的栈 物理内存的80% 单独的服务器
缓存

filesystem cache, request cahce, query cache

所有cache都是基于node

 query cache (deprecated)  
数据块大小

分片大小 几g ~ 几十g， time based data， 20g ~ 40g

分片数量，每g内存小于20分片

shard越多，维护索引成本越高

shard越大，rebalance越慢

 单表数据不超过2kw，3层b+树能存储的数据大概是2kw，如果b+层级变高，查询速度会显著降低  
数据结构 json，底层是lucene table，底层是b+ tree  
索引

倒排表，fst

正向文件，分块 + 压缩

DocValues, 映射文件 + 压缩

 b+数，聚簇/非聚簇索引  
定义数据结构的方式 mapping (dynamic mapping & static mapping) schema  
支持自动创建数据结构 是 否  
事务 near real-time，需要refresh才可以查询到 reaptable read，高级事务  
锁 Index blocks，比如 index.blocks.read_only，索引只读 丰富的锁机制，表锁，行锁，间隙锁  
文件系统

默认mmapfs，采用内存映射方式访问文件，也支持其他的文件系统，比如fs, niofs, hybirdfs

 fs  
数据恢复

es在写入之前会先将数据写入到translog，用来对异常情况进恢复

flush，lucene 进行提交，并且同时重新开启一段 translog

index.translog.sync_interval，持久化translog 间隔，5s

index.translog.flush_threshold_size， flush translog阈值大小，512m

redo log采用的是WAL（Write-ahead logging，预写式日志），所有修改先写入日志，再更新到Buffer Pool，保证了数据不会因MySQL宕机而丢失，从而满足了持久性要求

 es 和 mysql 处理数据恢复的模式基本一致
flush机制

从内存缓存写入磁盘缓存memorybuffer -> filesystem cache（refresh）

刷盘，filesystem cache -> disk ( flush)

定时触发或者 translog > 512M

buffer pool -> disk

当redo log满了，或者buffer pool空间不足

 es 和 mysql 刷盘模式基本一致
备份

snapshot

mysqldump -u root -h host -p --all-databases > backdb.sql

  
慢日志

比如 index.search.slowlog.threshold.query.warn: 10s

 long_query_time=10  
服务调用方式 rest api mysql connection + sql  
数据类型 较为丰富的数据类型，boolean, keyword, long, data, object, nested, range, ip, text, arrays

int, data, varchar

 es 提供了非常多的数据类型，一些是为了支持全文检索，一些能够方便查询，比如range，ip
数据属性

analyzer，分词器

index，是否被索引，没有被索引的字段不可查询

fielddata，如果想对text类型的字段进行聚合，排序，或者执行脚本，就必须设置fielddata属性

doc_values，将_source 转化为表结构放在磁盘上，方便聚合，排序，或者脚本操作，默认支持除了text类型的所有类型

...

主键索引, 可空，唯一值，自增，默认值

 es的数据属性更复杂
查询超时

设置 query timeout

set wait_timeout = 10

  
context

es查询需要区分query context， 还是 filter context，前者会进行打分，后者只进行过滤

不需要区分

  
打分查询

比如match，match_phrase

不支持

  
runtime field

使用script 创建临时字段

语法支持 select concat (a, b) as c

 script更灵活，但是性能会降低
精确查询

比如term, terms, ids, exists

语法支持

 mysql使用起来更方便
分组聚合查询

比如histogram aggs，terms aggs

group by

 es支持的类型稍微丰富一些，方便开发
指标聚合查询

avg, max, min, sum ,count, cardinality aggs，percentile aggs

 语法支持, count(*), distinct es是分布式的，聚合的时候存在一些精度问题
分页

from + size （不适合深分页，有去重问题）

search_after + PIT （推荐）

scroll (不适合深分页)

limit + size

或者进行条件关联，书签

 在深分页上的处理方案上基本一致
profile  

{
  "profile": true,
  "query" : {
    "match" : { "message" : "GET /search" }
  }
}
  explain  
script支持 painless script 不支持