wr_java的博客

简介：本文的主旨在于通过彻底剖析ClickHouse和Elasticsearch的内核架构，从原理上讲明白两者的优劣之处，同时会附上一份覆盖多场景的测试报告给读者作为参考。作者：阿里云数据库OLAP产品部 仁劼Clickhouse是俄罗斯搜索巨头Yandex开发的完全列式存储计算的分析型数据库。ClickHouse在这两年的OLAP领域中一直非常热门，国内互联网大厂都有大规模使用。Elasticsearch是一个近实时的分布式搜索分析引擎，它的底层存储完全构建在Lucene之上。简单来说是通过扩展

下图描述了 3 个节点的集群，共拥有 12 个分片，其中有 4 个主分片(S0、S1、S2、S3)和 8 个副本分片(R0、R1、R2、R3)，每个主分片对应两个副本分片，节点 1 是主节点(Master 节点)负责整个集群的状态。这棵树不会包含所有的 Term，它包含的是 Term 的一些前缀。ES 为了提高写入的能力这个过程是并发写的，同时为了解决并发写的过程中数据冲突的问题，ES 通过乐观锁的方式控制，每个文档都有一个 _version (版本)号，当文档被修改时版本号递增。

这里有个真实的案例。然后这样的话，你大量的时间是在访问热数据 index，热数据可能就占总数据量的 10%，此时数据量很少，几乎全都保留在 filesystem cache 里面了，就可以确保热数据的访问性能是很高的。根据我们自己的生产环境实践经验，最佳的情况下，是仅仅在 es 中就存少量的数据，就是你要用来搜索的那些索引，如果内存留给 filesystem cache 的是 100G，那么你就将索引数据控制在 100G 以内，这样的话，你的数据几乎全部走内存来搜索，性能非常之高，一般可以在 1 秒以内。

一、Elasticsearch简介官网：https://www.elastic.co/cn/products/elasticsearchElasticsearch是一个采用Restful API标准的高扩展性和高可用性的实时数据分析的全文搜索工具。二、Elasticsearch的优势2.1 弹性、高可用2.2 可预见，可信2.3 简单透明三、elasticsearch与关系型数据库的对比 关系型数据库（MySQL） 非关系型数据库

一、数据类型1.1 核心数据类型字符串型：text(分词)、keyword(不分词)数值型：long、integer、short、byte、double、float、half_float、scaled_float日期类型：date布尔类型：boolean二进制类型：binary范围类型：integer_range、float_range、long_range、double_range、date_range1.2 复杂数据类型数组类型：array对象类型：object