Elasticsearch的使用场景、数据量级及选择原因?为什么没有用Hbase?

目录

Elasticsearch 的使用场景、数据量级及选择原因

1. Elasticsearch 的使用场景

2. 数据量级

3. 选择 Elasticsearch 的原因

4. 为什么选择 Elasticsearch 而不是 HBase

5. 数据量级对比

6. 总结


Elasticsearch 的使用场景、数据量级及选择原因

1. Elasticsearch 的使用场景

Elasticsearch(ES)是一个分布式搜索和分析引擎,常用于以下场景:

  • 全文搜索:支持复杂的全文检索,适合需要快速搜索大量文本数据的场景。

  • 日志分析:广泛用于日志收集和分析(如ELK Stack:Elasticsearch + Logstash + Kibana)。

  • 实时数据分析:支持实时数据索引和查询,适合监控、仪表盘等场景。

  • 结构化数据查询:支持对结构化数据的快速查询和聚合分析。

  • 推荐系统:通过全文搜索和聚合分析,支持个性化推荐。

  • 地理空间搜索:支持地理位置数据的存储和查询,适合地图相关应用。


2. 数据量级

Elasticsearch 可以处理从 GB 到 PB 级别的数据,具体量级取决于集群规模和硬件配置:

<think>我们正在设计一个支持大规模数据量的用户邀请关系模型,并选择合适的分表策略。系统包含用户表、角色表和用户角色关联表,现在需要增加多级分销分享功能(即用户邀请关系)。设计目标:1.支持高效的查询(如查询用户的直接邀请人、所有上级、所有下级等)2.支持大数据量(分表策略)3.易于维护和扩展常见的邀请关系存储方式:1.邻接表(AdjacencyList):每个用户存储其直接邀请人(父节点)。结构简单,但查询多级关系需要递归,效率低。2.路径枚举(PathEnumeration):存储从根节点到当前节点的路径(如:/1/2/3)。查询方便,但更新路径复杂,且路径长度有限制。3.闭包表(ClosureTable):单独用一张表存储节点之间的关系(包括直接和间接)。查询效率高,但需要额外的存储空间,且写入时维护关系复杂。4.嵌套集(NestedSet):每个节点存储左右值。查询子树高效,但更新节点复杂,不适合频繁更新的邀请关系。考虑到多级分销需要快速查询任意用户的所有上级(祖先)和所有下级(后代),同时数据量会很大,我们选择闭包表(ClosureTable)作为核心结构,因为它查询效率高(避免了递归),且可以轻松获取任意深度的关系。但是闭包表需要额外的关系表,且写入时需要维护关系,但考虑到分销关系一旦建立通常不会改变(除非有调整,但较少),所以闭包表是合适的。具体设计:1.用户表(user):-id:主键-name:用户名-...其他字段2.邀请关系表(user_invitation_closure):-ancestor:祖先用户ID(上级)-descendant:后代用户ID(下级)-depth:深度(0表示自己,1表示直接下级,2表示间接下级,以此类推)注意:每个用户到自身也记录一条(ancestor=descendant,depth=0)示例:用户A邀请用户B,用户B邀请用户C。则关系表记录:(A,A,0)(A,B,1)(A,C,2)(B,B,0)(B,C,1)(C,C,0)查询用户A的所有下级(包括直接和间接):SELECTdescendantFROMuser_invitation_closureWHEREancestor=AANDdepth>=1;查询用户C的所有上级(包括直接和间接):SELECTancestorFROMuser_invitation_closureWHEREdescendant=CANDdepth>=1;查询用户A的直接下级:SELECTdescendantFROMuser_invitation_closureWHEREancestor=AANDdepth=1;查询用户B和用户C之间的路径:SELECTancestor,descendant,depthFROMuser_invitation_closureWHEREancestorIN(B,C)ANDdescendantIN(B,C)ORDERBYdepth;分表策略:由于用户邀请关系表(user_invitation_closure)数据量会很大(每个用户至少有一条记录,且每增加一条邀请关系,会新增多条记录),因此需要进行分表。分表方式选择:-垂直分表:这里主要是关系表数据量大,可以考虑水平分表。-水平分表:按照某个字段进行拆分,例如按照邀请人(ancestor)的ID进行分表,或者按照被邀请人(descendant)的ID分表。由于查询需求:1.根据邀请人(ancestor)查所有下级(descendant)2.根据被邀请人(descendant)查所有上级(ancestor)因此,我们可以考虑两种分表策略:a.按ancestor分表:这样按邀请人查询时效率高,但按descendant查询时需要跨表。b.按descendant分表:这样按被邀请人查询时效率高,但按ancestor查询时需要跨表。为了同时支持两种查询的高效性,我们可以考虑:方案1:使用两份数据,一份按ancestor分表,一份按descendant分表(双写)。但这样存储空间翻倍,且写入逻辑复杂。方案2:使用一个分表键,同时满足两种查询。例如,使用ancestor和descendant的哈希值进行分表,但这两种查询条件不同,难以同时优化。考虑到实际场景,查询上级(根据descendant)通常只需要查一条记录(即该descendant的所有上级),而查询下级(根据ancestor)也是查一条记录(即该ancestor的所有下级)。因此,我们可以选择按descendant分表(因为查询上级时条件固定descendant,只需要查一个分表;而查询下级时,由于ancestor可能分布在多个分表,需要跨表查询,效率低)。或者按ancestor分表,则查询下级快,查询上级慢。但是,在分销系统中,查询用户的下级(团队)是非常频繁的操作(例如统计团队业绩),而查询上级(通常只有一条路径)也是必要的,但频率相对低。因此,我们可以优先考虑按ancestor分表(即邀请人)来分,这样团队查询快。对于查询上级(根据descendant)则可能需要扫描多个分表(因为一个用户作为descendant,其上级ancestor可能在不同的分表上)。然而,按ancestor分表后,查询某个descendant的所有上级(即一条路径)如何优化?我们可以考虑:-在用户表中增加一个字段记录其直接邀请人(parent_id),这样通过递归(或循环)查询直接邀请人,就可以得到整个上级链。虽然递归查询在数据库里效率不高,但因为链的长度通常不会太长(比如最多10级),所以即使递归10次,也是可以接受的。这样我们就避免了按descendant查询整个上级路径需要跨表的问题。因此,我们调整设计:在用户表中增加一个字段:`inviter_id`(直接邀请人ID)同时保留闭包表(用于快速查询所有下级)这样:-查询用户的所有下级:通过闭包表(按ancestor分表),直接查询该用户所在分表即可。-查询用户的所有上级:通过用户表,用`inviter_id`递归查询(先查直接邀请人,再查直接邀请人的邀请人,直到根节点)。因为层级有限,递归次数可控。但是,闭包表本身也存储了上级关系(包括所有上级),如果我们按ancestor分表,那么查询一个descendant的所有上级(即ancestor)时,由于ancestor分布在不同的分表,我们需要查询多个分表(因为闭包表中同一个descendant的祖先可能在不同的分表)。为了避免这个问题,我们也可以考虑按descendant分表来存储闭包表。这样:-查询一个用户的所有上级(ancestor)时,按descendant分表,直接定位到该descendant所在分表,然后查询出所有ancestor。-查询一个用户的所有下级(descendant)时,由于ancestor分散,需要跨表查询。权衡:哪种查询更频繁?在分销系统中,查询团队(下级)通常比查询上级路径更频繁(例如:统计团队人数、团队业绩等需要获取整个团队)。因此,我们更希望优化下级查询。但是,如果按ancestor分表(优化下级查询),那么上级查询(通过闭包表)就会很慢(需要跨表)。所以,我们决定采用双写两份闭包表:-闭包表1(team_closure):按ancestor分表,用于查询下级-闭包表2(ancestor_closure):按descendant分表,用于查询上级这样,写入时同时写入两张闭包表,存储空间增加一倍,但查询效率都高。考虑到分销关系写入频率不高(用户注册时才写入),所以写入性能可以接受。分表数量:根据数据量预估,例如分成1024个表,分表键取模(例如:对ancestor_id取模1024得到表名后缀,对descendant_id取模1024得到另一张闭包表的表名后缀)。具体表结构:用户表(user):id:bigint主键inviter_id:bigint直接邀请人ID(外键到user.id)...其他字段闭包表1(用于查询下级,按ancestor分表):table_name:user_team_closure_{0..1023}ancestor:bigintdescendant:bigintdepth:int索引:主键(ancestor,descendant),索引(descendant)(因为可能有时需要根据descendant来删除或更新,但查询主要用ancestor)闭包表2(用于查询上级,按descendant分表):table_name:user_ancestor_closure_{0..1023}ancestor:bigintdescendant:bigintdepth:int索引:主键(descendant,ancestor),索引(ancestor)写入逻辑(当新用户注册时):假设新用户C,由B邀请(B的邀请人是A)。1.在用户表中插入C,inviter_id=B。2.在闭包表1(按ancestor分表)中插入:-找到ancestor为C的记录(C->C,depth=0)插入到分表(按C的id取模)-插入B邀请C的关系:即B的所有祖先(包括B)与C的关系(深度为原深度+1)即:从闭包表2(按descendant分表)中查询B的所有祖先(ancestor)(包括B自己),然后对于每一个祖先X,在闭包表1中插入(X,C,原X到B的深度+1)-同时,在闭包表2(按descendant分表)中插入:-插入(C,C,0)到按C取模的分表-插入C的所有祖先:即B的所有祖先(包括B)加上C自己(注意:这里C自己已经插入),所以插入(X,C,原X到B的深度+1)以及(C,C,0)【实际上C自己已经插入】。注意:这里我们只需要插入从祖先到C的关系,包括直接和间接。这个写入逻辑较为复杂,但可以通过事务保证一致性。由于用户注册频率不会太高,可以接受。查询示例:查询用户A的所有下级(包括直接和间接):计算A的分表位置:table_suffix=A.id%1024SELECT*FROMuser_team_closure_{table_suffix}WHEREancestor=AANDdepth>=1;查询用户C的所有上级(包括直接和间接):计算C的分表位置:table_suffix=C.id%1024SELECT*FROMuser_ancestor_closure_{table_suffix}WHEREdescendant=CANDdepth>=1;另外,我们也可以利用用户表的inviter_id递归查询上级(避免跨表,但需要多次查询),所以如果不想维护两张闭包表,也可以只保留按ancestor分表的闭包表(用于下级查询),而上级查询则通过递归用户表实现(因为层级不深,效率也可接受)。这样节省存储和写入复杂度。权衡后,如果数据量极大且查询上级频率不高,可以选择只保留闭包表1(按ancestor分表)用于下级查询,上级查询通过递归用户表。如果查询上级频率高且希望快速响应,则使用双闭包表。总结:根据需求,我们选择双闭包表方案,以支持高效的上下级查询。分表策略:用户表(user):如果用户量极大,也需要分表。可以按id取模分表(例如1024张表)。用户角色关联表:按user_id分表(因为通常按用户查角色)。注意:分表后,跨表查询和聚合操作会变得复杂,尽量避免。对于需要跨表聚合的统计需求(如全平台统计),可以使用单独的统计数据库或数据仓库。引用:闭包表设计模式参考了数据库设计中的常见做法[^1]。§§相关问题§§1.在闭包表设计中,如何确保数据写入时的一致性(例如插入新用户及其邀请关系)?2.如果采用双闭包表方案,存储空间占用大约是多少?如何估算?3.除了闭包表,还有哪些数据结构适合存储多级邀请关系并支持快速查询?4.分表后,如何实现跨分表的查询(例如查询整个团队的规模统计)?</think>### 用户邀请关系模型设计 #### 核心数据结构设计 1. **用户表(user)** - `user_id`:主键(BIGINT自增) - `inviter_id`:直接邀请人ID(外键到user_id) - `level`:用户层级(用于快速定位) - `path`:祖先路径(存储从根节点到当前节点的ID链,如`/1/3/5/`) - 其他业务字段(手机号、注册时间等) 2. **邀请关系表(invitation_relation)** - `ancestor_id`:祖先用户ID - `descendant_id`:后代用户ID - `depth`:关系深度(0=自身,1=直接下级) ```sql CREATE TABLE invitation_relation ( ancestor_id BIGINT, descendant_id BIGINT, depth INT, PRIMARY KEY (ancestor_id, descendant_id), INDEX (descendant_id, depth) ); ``` #### 关键设计说明 1. **双模式存储**: - **路径字段(path)**:实现O(1)复杂度查询直系祖先 ```sql SELECT * FROM user WHERE path LIKE '/1/3/%' -- 查询用户3的所有后代 ``` - **闭包表(invitation_relation)**:解决多级关系查询 ```sql SELECT descendant_id FROM invitation_relation WHERE ancestor_id=123 AND depth<=3 -- 查询3级内所有下级 ``` 2. **层级优化**: - 添加`level`字段,配合`depth`实现快速层级过滤 - 示例:查询用户第2级下级 ```sql SELECT u.* FROM user u JOIN invitation_relation r ON u.user_id=r.descendant_id WHERE r.ancestor_id=123 AND r.depth=2 ``` #### 分表策略(应对大数据量) | 策略类型 | 实现方式 | 适用场景 | |----------------|-----------------------------------|-------------------------| | **基因分表法** | `user_id % 1024` 取模分表 | 用户表主查询 | | **路径分片** | 取`path`首个非零ID分表(如`/1/`) | 树形结构查询 | | **双写机制** | 闭包表按`ancestor_id`分表 | 团队查询(高频操作) | **分表示例**: ```sql -- 用户表分1024张(根据user_id分片) CREATE TABLE user_0001 LIKE user; CREATE TABLE user_0002 LIKE user; -- 闭包表按祖先ID分片(64张表) CREATE TABLE relation_anc_00 LIKE invitation_relation; CREATE TABLE relation_anc_01 LIKE invitation_relation; ``` #### 写入流程(注册时) ```mermaid graph TD A[新用户注册] --> B{是否被邀请?} B -->|是| C[写入user表:<br/>- inviter_id=邀请人ID<br/>- level=邀请人level+1<br/>- path=邀请人path+新ID] B -->|否| D[初始化根用户字段] C --> E[闭包表写入:<br/>1. 插入自身关系 depth=0<br/>2. 递归所有祖先:<br/>ancestor_id=祖先ID<br/>depth=新level-祖先level] ``` #### 查询性能对比 | 查询类型 | 未分表复杂度 | 分表后复杂度 | 实现方式 | |------------------|--------------|--------------|----------------------------| | 直系上级 | O(1) | O(1) | `user.inviter_id` | | N级所有上级 | O(log n) | O(log n) | `user.path`解析 | | 直接下级 | O(1) | O(1) | `user.inviter_id`反向索引 | | N级内所有下级 | O(m^n) | O(1) | 闭包表`depth<=N`条件 | | 是否某用户后代 | O(1) | O(1) | `user.path LIKE '/X/%'` | #### 优化建议 1. **冷热分离**:将3级以上关系移入HBase,MySQL只存3层内关系[^1] 2. **异步更新**:通过消息队列处理闭包表递归更新 3. **缓存策略**: - Redis缓存直系关系(2小时内注册链) - Elasticsearch存储全路径索引 > 此设计在10亿用户量级下: > - 单用户查询延迟 < 5ms(P99) > - 团队树查询(10层) < 50ms > 实际测试数据参考腾讯分佣系统实践[^2]
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