redis,mysql,elasticsearch,hbase,hive对比区别,该如何选择

本文对比分析了redis、mysql、elasticsearch、hbase和hive五种数据库的特点,包括容量、查询时效性、查询灵活性、写入速度及一致性事务支持等方面,帮助读者根据实际需求选择合适的数据库。

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几种数据库对比如下:

 redismysqlelasticsearchhbasehive
容量/容量扩展海量海量
查询时效性极高中等较高较高
查询灵活性较差非常好较好较差非常好
写入速度极快中等较快较快
一致性、事务

 

 

 

 

 

 

 

redis是基于内存的,所以查询时效性,写入速度非常快,但是扩展性差。基于key-value形式存储,查询的灵活性较差。

mysql也可用来做分布式数据库,不过比较麻烦。支持sql,查询很灵活。查询性能,写入速度都还行,不过支持事务非常好。

elasticsearch由于是分布式的,扩展性能好,查询时效快,写入速度快。不支持sql但是查询还算灵活,不过关联(join)查询较差,一致性、事务也较差。

hbase也是分布式的,支持海量数据,查询时效性也很快,写入速度快,但是依靠rowkey的设计,查询的灵活性很差。

hive是基于hadoop的,所以也支持海量数据,不过任何的操作都需要跑mr的,所以查询以及写入效率很低下,但是对sql的支持是非常棒的。

 

数据量单日达到TB级别的话还是选择hbase,hive,再根据查询时效性具体选择。当日没有达到TB级别的话es是个很好的选择。redis,mysql并不适合存储海量的数据。结合特性,redis主要还是用作缓存的,mysql还是用于数据量一般,对事务有严格要求的情况,不过支持sql,用来最终数据分析落地展示还是非常合适的。

 

MySQL是一种关系型数据库,用于存储结构化数据。它使用SQL语言来管理操作数据,支持多种数据类型,包括数字、字符串、日期、时间等等。MySQL最常用于Web应用程序,例如内容管理系统(CMS)、博客、电子商务网站等。 Hive是一种基于Hadoop的数据仓库,它使用SQL类似的查询语言来查询分析大规模的数据集。Hive将查询转换为MapReduce任务,以便在Hadoop集群上并行执行。Hive支持多种数据格式,包括文本、序列化、ORC等。 Kafka是一个高吞吐量的分布式消息系统。它使用发布/订阅模式,可以处理大量的实时数据流,例如日志、传感器数据等。Kafka具有高可用性、可扩展性可靠性。 Redis是一种内存数据库,用于存储管理键值对。它支持多种数据结构,例如字符串、哈希表、列表、集合等。Redis非常快速,可用于缓存数据、会话管理、队列等。 ES(Elasticsearch)是一种开源搜索引擎,用于全文搜索分析。它可以处理大量数据、支持实时查询聚合,并提供可视化的仪表板。ES使用分布式架构,可以在多个节点上进行水平扩展。 HBase是一个分布式的NoSQL数据库,用于存储大规模的结构化数据。它运行在Hadoop上,可以在大规模集群上进行水平扩展。HBase支持随机读写、批量操作事务处理等功能。 以上是这些数据存储相关技术的简单介绍。在实际应用中,需要根据具体的场景需求选择合适的技术来存储管理数据。
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