
上图中淡黄色部分提供了分库分表后的数据聚合及查询功能。
问题1:为什么不选择MongoDB
- MongDB的二级索引必须全部要存储在内存中,如果内存 空间不够,会有一部分索引失效,导致查询慢;
- MongDB在数据量非常的大的时候,查询的速度没有ES快, 特别是在复杂多条件查询的时候,表现更为明显
问题2:为什么不单独使用HBASE
- HBase在没有rowKey的查询条件下,要用过滤器对HBase表所有region的进行扫描,非常耗时,效率非的低,在有大量写的情况,查询的性能会更糟糕,当前的业务需求,是有非常多的维
度查询; - HBase不包含统计的功能,除非用MapReduce Job跑后台离线任务;
分库分表后查询方案

本文探讨了在数据分库分表后采用何种技术方案实现高效的数据聚合和查询功能。对比了MongoDB、Elasticsearch (ES) 和 HBase 的优缺点,包括索引存储方式、查询速度和统计功能等。
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