面对千万级数据查询：CK、ES、RediSearch 谁是真正的王者？

最新推荐文章于 2025-04-20 20:39:31 发布
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分类专栏： 一起学学C#【一】 文章标签： elasticsearch jenkins 大数据 c#
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面对千万级数据查询：CK、ES、RediSearch 谁是真正的王者？

在大数据时代，面对海量数据的高效查询成为了许多应用的核心需求。无论是ClickHouse（CK）、Elasticsearch（ES），还是RediSearch，都在努力为用户提供快速且可靠的解决方案。那么，当数据量达到千万级别时，这三个工具谁能脱颖而出，成为真正的“王炸”呢？让我们通过深入分析来寻找答案。

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海量数据库查询
saoang的博客
06-12 1052
在以下的文章中，我将以“办公自动化”系统为例，探讨如何在有着1000万条数据的MS SQL SERVER数据库中实现快速的数据提取和数据分页。以下代码说明了我们实例中数据库的“红头文件”一表的部分数据结构： CREATE TABLE [dbo].[TGongwen] ( --TGongwen是红头文件表名 [Gid] [int] IDENTITY (1, 1) NOT NULL , –本表的id号，也是主键 [title] [varchar] (80) COLLATE Chinese_PRC_CI_A
海量数据的查询
yanxiaobin_123的博客
06-01 1152
概述：开发内存服务程序，存储2亿数据的索引，用进程通信管道的管道池进行服务，每次只应付１０个请求、服务端：#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<string.h>#include<process.h>#include<time.h>#include<Windows.h>#inc...
海量数据库的查询优化及分页算法方案
夏风鱼的专栏
10-29 613
很多人不知道SQL语句在SQL SERVER中是如何执行的,他们担心自己所写的SQL语句会被SQL SERVER误解。比如：select * from table1 where name=zhangsan and tID > 10000　和执行:select * from table1 where tID > 10000 and name=zhangsan　　一些人不知道以上两条语句的执行
Redis 官方搜索引擎来了，性能炸裂！
最新发布
zhuyufa2007的博客
04-20 648
Redis 官方搜索引擎来了，性能炸裂！
海量数据查询问题
weixin_30244681的博客
12-12 169
转载:https://blog.youkuaiyun.com/u010601183/article/details/56481868 1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP IP的数目还是有限的，最多2^32个，所以可以考虑使用hash将ip直接存入内存，然后进行统计。再详细介绍下此方案：首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的...
千万级数据查询：CK、ES、RediSearch 谁才是王炸？
m0_71777195的博客
01-10 955
在开发中遇到一个业务诉求，需要在千万量级的底池数据中筛选出不超过 10W 的数据，并根据配置的权重规则进行排序、打散（如同一个类目下的商品数据不能连续出现 3 次）。下面对该业务诉求的实现，设计思路和方案优化进行介绍。
面对千万级数据查询，CK、ES、RediSearch谁才是王炸？
m0_73257876的博客
09-08 368
如下图所示，使用 ES 查询方案，对查询同样条数的场景（从千万级底池中筛选出 7W+ 条数据），获取的每条记录的字段个数从 32 缩减到 17，再缩减到 1个（其实是两个字段，一个是商品唯一标识 sku_id，另一个是 ES 对每条文档记录的 doc_id）时，查询的耗时会从 9.3s 下降到 4.2s，再下降到 2.4s。在开发中遇到一个业务诉求，需要在千万量级的底池数据中筛选出不超过 10W 的数据，并根据配置的权重规则进行排序、打散（如同一个类目下的商品数据不能连续出现 3 次）。
千万级数据查询：CK、ES、RediSearch性能对比与优化方案
本文档探讨了在千万级数据查询场景下，如何选择最合适的解决方案来满足特定的业务需求。业务需求涉及在大规模数据库中筛选出大约10万条数据，并按配置的权重规则进行排序，同时避免同一类别数据连续出现超过三次的...
千万级数据查询中CK、ES、RediSearch方案的优化
q66562636的博客
06-01 3726
在开发中遇到一个业务诉求，需要在千万量级的底池数据中筛选出不超过 10W 的数据，并根据配置的权重规则进行排序、打散（如同一个类目下的商品数据不能连续出现 3 次）。下面对该业务诉求的实现，设计思路和方案优化进行介绍，对「千万量级数据中查询 10W 量级的数据」设计了如下方案整体方案设计为技术方案如下 对目标数据 result 进行排序，得到最终的「结果数据」。 CK分页查询 在「初版设计方案」章节的第 3 步提到了「从 CK 底池表取目标数据时，开启多线程，进行分页筛选」。此处对 CK 分页
问题-海量数据查询
ag4444的专栏
03-19 270
我正在做一个web项目，使用工具java，基本框架ssh，数据库sqlserver，遇到一个海量数据检索的问题：需要从数据库中2000万以上的商品类数据中，直接检索到要查询的商品列表信息，如我查询关键词“钢圈”，要所有包括“钢圈”的商品都分页显示出来。 我曾采用以下方法 1、sqlserver自带全文索引，存在速度太慢、检索不准确的问题 2、采用把这些企业数据放到java缓冲中，走不下...
基于HBase的海量数据查询
08-26
本文当是一个基于HBase的海量数据的实实时查询系统的原理分析。详细的介绍了大数据查询的原理。
海量数据查询 mysql_在MySQL中查询海量数据
weixin_42495504的博客
02-12 232
我正在从我的服务器检索所有传入的用户IP地址，我已检索到这些地址并将它们写入一个文件。我还过滤了文件中的ip地址，并将它们检索到变量ip中。但是，当我无法将ip地址上传到mysql数据库时。在到目前为止，我有这个，但它不起作用。在with open("netstat.txt", 'rb') as f:for row in f.readlines()[1:]:columns = row.split(...
海量数据查询方案mysql_Mysql海量数据存储和解决方案之二----Mysql分表查询海量数据...
weixin_42361834的博客
02-04 1450
关键词：分库分表，路由机制，跨区查询，MySQL数据变更，分表数据查询管理器与线程技术的结合，Cache前面已经讲过Mysql实现海量海量数据存储查询时，主要有几个关键点，分表，分库，集群，M-S，负载均衡。其中分库分表是很重要的一点。分库是如何将海量的Mysql数据放到不同的服务器中，分表则是在分库基础上对数据现进行逻辑上的划分。数据划分可有多种方式，找到一个主键后，可以按号段分，也可以Has...
海量数据查询方案设计
JavaEdge全是干货的技术号
01-03 2636
海量数据的主要用途，就是支撑离线分析类业务的查询，根据数据量规模不同，由小到大可选：关系型数据库，列式数据库和一些大数据存储系统。TB量级下数据，若可接受相对较贵的硬件成本，ES很好。对于海量数据来说，存储系统无银弹，重要的是思想，根据业务对数据查询方式，反推数据应该使用什么存储系统、如何分片，以及如何组织。即使是同样一份数据，也要根据不同的查询需求，组织成不同的数据结构，存放在适合的存储系统中，才能在每一种业务中都达到理想的查询性能。
Sphinx 实现海量数据的快速查询
热门推荐
Leon的博客
05-22 9万+
说到 Sphinx，就会想到：站内搜索，mysql优化，分词 等等有关搜索海量数据的需求，本文介绍了 sphinx的基本概念、安装、和一个联系动态语言实现大数据海量查询的实例。1. Sphinx的基本概念Sphinx 是一个 全文检索引擎。意图为其他应用提供 高速、低空间占用、高结果相关度 的全文搜索功能。Sphinx 可以非常容易的与 SQL 数据库和脚本语言集成。当前系统内置 MySQL 和 P
海量数据查询优化
鱼汤的技术资料库
06-03 1万+
        今天下午去微软面试，被问到了海量数据查询优化的问题，由于平时开发的应用数据量比较小，不太关注性能优化的问题，所以不知如何作答，很是郁闷。从网上搜索出海量数据查询优化的两篇文章，转载下来，权当学习性能优化的开始。数据库优化查询计划的方法数据库系统是管理信息系统的核心，基于数据库的联机事务处理（OLTP）以及联机分析处理(OLAP)是银行、企业、政府等部门最为重要的计算机应用之
海量数据查询优化(转)
rcyl2003
06-17 301
在以下的文章中，我将以“办公自动化”系统为例，探讨如何在有着1000万条数据的MS SQL SERVER数据库中实现快速的数据提取和数据分页。以下代码说明了我们实例中数据库的“红头文件”一表的部分数据结构：<o:p></o:p> CREATE TABLE [dbo].[TGongwen] (    --TGongwen是红头文件表名<o:p></o:p&g...
海量数据查询的解决方案
high0048的专栏
09-23 585
作者：high0048 关键词：排序好的，分堆排序，最小值，最大值，中值，节点，虚拟化，数据迁移 传统数据查询之所以在大规模数据上性能达不到要求，是由于这些查询的排序工作是到查询之前的那一刻才进行的，这样做，要处理的东西就很多，就像临阵磨枪，所以很难。 如果我们在数据插入的时候，就进行大部分的排序，整理工作，（就好像先把房间整理好，再找东西就不难了）等到查询的时候只需要做很小的...
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