聊聊MySQL、HBase、ES的特点和区别

最新推荐文章于 2024-07-07 03:30:49 发布
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文章标签： MySQL HBase ES

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Elasticsearch和Hbase对比分析
qq_44078226的博客
08-16 1万+
本文会从部署架构、数据读写、集群稳定性、数据合并策略、宕机恢复等各个维度深入对比elasticsearch和hbase，会讲述哪些场景适合ES，哪些场景适合hbase，以及为什么会这样。
MySQL、HBase、ES的特点和区别
最新发布
web15870359587的博客
02-12 1104
MySQL：关系型数据库，主要面向OLTP，支持事务，支持二级索引，支持sql，支持主从、Group Replication架构模型（本文全部以Innodb为例，不涉及别的存储引擎）。HBase：基于HDFS，支持海量数据读写（尤其是写），支持上亿行、上百万列的，面向列的分布式NoSql数据库。天然分布式，主从架构，不支持事务，不支持二级索引，不支持sql。
es 对比 hbase对比
vmaps的博客
03-06 1138
综上所述，ES和HBase各有其优势。ES更适合非结构化数据的全文搜索和复杂查询，而HBase则更擅长处理海量、稀疏的数据。选择哪种技术取决于具体的需求和使用场景。在某些情况下，结合使用ES和HBase可以充分利用它们的优势，例如，使用ES进行复杂查询和全文搜索，同时使用HBase进行大量数据的存储和访问。ES（Elasticsearch）和HBase都是大规模数据存储和查询的解决方案，但它们在设计、适用场景和性能特点上有一些差异。
Hbase 和 es
weixin_41059883的博客
07-07 67
数据存储相关视频讲解：数据结构与算法-栈-Go代码演示版运维面试：谈下RAID了解系统讲解介绍HBase 和 Elasticsearch HBase和Elasticsearch是两种流行的开源分布式数据库。它们在不同的场景下有着各自的优势和用途，本文将对它们进行介绍并比较。 HBase Apache HBase是一个开...
HBase、ES、Hive
八毛的博客
09-23 2498
HBase、ES、Hive
ES008-Elasticsearch+hbase整合
艾文
10-13 9658
1:设计索引库的settings信息的mappings信息，并把这些配置信息保存到一个配置文件中。 1.1 vi articles.json { "settings":{ "number_of_shards":3, "number_of_replicas":1 }, "mappings":{ "article
我们该用什么去存储数据？（mysql+hbase+es+时序数据库）
爱学习的小白
04-14 3451
数据库技术的发展，大多数是针对于某个场景，优化了该场景需要的一些特性，牺牲了对于该场景不太需要的特性，从而在该场景发挥的更好
如何完成一次快速的查询 - 从MySQL到分库分表到ES和HBASE
liyifan687的博客
04-19 1427
哪个男孩不想完成一次快速的查询？ 1. MySQL 查询慢是什么体验？ 谢邀，利益相关。 大多数互联网应用场景都是读多写少，业务逻辑更多分布在写上。对读的要求大概就是要快。那么都有什么原因会导致我们完成一次出色的慢查询呢？ 1.1 索引 在数据量不是很大时，大多慢查询可以用索引解决，大多慢查询也因为索引不合理而产生。 MySQL 索引基于 B+ 树，这句话相信面试都背烂了，接着就可以问最左前缀索引...
聊聊HBase-1
有上进心的阿龙
05-28 2157
细节???? 概述 HBase是一种分布式、可扩展、支持海量数据存储的NoSQL数据库。 NoSQL：非关系型数据库 MySQL：关系型数据库 MySQL： 优点：读写速度比较快 缺点：数据量大之后，读写速度下降 HDFS： 优点：海量存储 缺点：不能修改、删除某条数据，写入读取速度相对比较慢 实时数据处理： Hbase：优点：海量数据存储、分布式、读取写入速度比较快 redis、mongdb等也是 逻辑上，HBase的数据模型同关系型数据库很类似，数据存储在一张表中，有行有列。但从HBase的底层物理存储
亿流量大考（4）：自研ES+HBase+纯内存的高性能毫秒级查询引擎
石杉的架构笔记
08-05 1094
这篇文章继续来聊一下百亿级别的海量数据场景下还要支撑每秒十万级别的高并发查询，这个架构该如何演进和设计？
选择了MySQL和SpringData JPA
superjava_的博客
01-13 589
今天想跟大家聊聊数据库层面上的事，austin项目继续更新（注：今天聊的数据库都特指关系型数据库） 01、数据库选择 之前发了一张我可能要在austin项目上引入哪些技术栈的图，好多人问我分布式配置中心为什么不选择Nacos，而是用Apollo。却没人问我为什么数据库选择MySQL。 说起来MySQL，在网上看到的各类Java教程，几乎都是使用MySQL作为数据库。日常在群里聊各种数据库上的问题，也差不多都是MySQL，只有个别的可能用PostgreSQL和Oracle或其他 就连我在面试的时候，我
凡尔赛之---MySQL、HBase、ES的特点和区别
GY的的专栏
08-03 505
MySQL：关系型数据库，主要面向OLTP，支持事务，支持二级索引，支持sql，支持主从、Group Replication架构模型（本文全部以Innodb为例，不涉及别的存储引擎）。 HBase：基于HDFS，支持海量数据读写（尤其是写），支持上亿行、上百万列的，面向列的分布式NoSql数据库。天然分布式，主从架构，不支持事务，不支持二级索引，不支持sql。 ElasticSearch：ES是一款分布式的全文检索框架，底层基于Lucene实现，虽然ES也提供存储，检索功能，但我一直不认为ES.
hbase和es在搜索场景的应用
热门推荐
Keep Thinking And Learning
08-02 1万+
背景     最近有个简单的需求，离线数据挖掘得出的标签需要支持online的查询，查询场景比较简单，支持按照单个id或者多个id批量查询，tp99需要在200ms，批量的时候id 集合的大小不会超过1000，平均下来不会超过200的样子。这种场景直接上ES相对来说比较省事，不过ES占用资源较多，想尝试用hbase来解决这种场景，下面记录下具体的过程。      为何要考虑HBase?
百亿级存储架构： ElasticSearch+HBase 海量存储架构与实现
架构师尼恩
06-30 4351
先看一下整体架构，整个数智枢纽(Data Intelligence Hub)服务 核心主要分为：数据统一接入层数据统一查询层元数据管理索引建立平台监控在线与离线数据存储层先看一下整体架构图，如下图：下面将分别对其进行介绍。尼恩提示： 以上内容比较复杂， 如果需要深入了解， 请参见尼恩后续的《百亿级海量数据存储架构和实操》配套视频。
数据存储方案选择：ES、HBase、Redis、MySQL与MongoDB的应用场景分析
东境物语
07-03 6493
本文旨在探讨ES、HBase、Redis、MySQL和MongoDB这五种技术的核心特性和优势，通过分析它们在不同应用场景下的表现，为技术选型提供指导和建议。
elasticseach 和hbase 在海量数据存储上哪个好
朱智文的专栏
12-04 7934
单纯从技术的角度来说其实没有好坏之分，技术选型需要结合实际的业务场景来定。从问题描述上看大致可以从几个方面来考虑： 1）数据量 每天5G数据量，按存储1年的数据来考虑，大概是1.8T，es和hbase都能支持，并且两者都可以通过扩展集群来加大可存储的数据量。随着数据量的增加，es的读写性能会有所下降，从存储原始数据的角度来看，hbase要优于es 2）数据更新 es数据更新是对文档进行更新
数据冷热分离，Hbase，Elasticsearch，redis，分库分表，缓存，kafka
weixin_45845680的博客
03-06 1218
数据冷热分离，Hbase，Elasticsearch，redis，分库分表，缓存，kafka
HBase的数据库与Elasticsearch的集成
AI天才研究院
01-18 1262
1.背景介绍 HBase和Elasticsearch都是分布式数据库，它们各自具有不同的优势和应用场景。HBase是一个分布式、可扩展、高性能的列式存储系统，基于Google的Bigtable设计，主要应用于大规模数据存储和实时数据访问。Elasticsearch是一个分布式搜索和分析引擎，基于Lucene构建，主要应用于文本搜索、日志分析、实时数据处理等。 在现代数据处理中，需要将不同类型的...
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