【ES】Elasticsearch的特点/优点 为什么比MySQL快？_锥栗的博客-CSDN博客_es数据库和mysql对比
【ES】Elasticsearch的特点/优点 为什么比MySQL快？
锥栗
已于 2022-07-29 16:10:17 修改
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Elasticsearch
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mysql
数据库
java
于 2021-08-20 15:32:04 首次发布
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Elasticsearch的特点
Elasticsearch 是一个分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎。 优势： 1）分布式的文件存储，每个字段都被索引且可用于搜索。 2）分布式的实时分析搜索引擎，海量数据下近实时秒级响应。 3）简单的restful api，天生的兼容多语言开发。 4）易扩展，处理PB级结构化或非结构化数据。（pb指petabyte，1PB=1024TB）
Elasticsearch和MySQL的区别
1）在存储上，es是document格式的存储，mysql是行格式的，所以es并不需要显式定义字段，而mysql需要。 2）在架构上，es天然就是分布式的，可以很容易的横向扩容，mysql不行。 3）在针对场景下，es无法做到实时，而mysql可以，因此mysql的OLTP (Online Transactional Processing，联机事务处理)对于es而言需要额外考虑下场景是否适用，可以认为es同时具有oltp和olap的特点，但两边都不是特别突出。 4）在数据存储量及性能上，mysql由于其索引实现（innodb为例）导致在数据量大到一定级别后会出现性能衰减；而es只要给足足够内存就没太大问题。插入速度上如果正确的配置mysql其性能并不低，当然相对于正常状态es而言还是差了一个到多个量级（es>mongo>mysql）。查询速度这个主要看索引和数量，在需要复杂关联查询的时候建议优先考虑mysql。 资源开销上，当数据量上去了后如果为了维持性能的话，es吃内存的能力绝对可以傲视群雄，但毕竟没有不吃草就能跑的快的马儿。 5）易用性上当然是mysql>es。其实刨掉全文检索场景，mysql（5.6以后）加上良好的设计就能很好的支持绝大部分需求了。
6）Elasticsearch会对所有输入的文本进行处理，建立索引放入内存中，从而提高搜索效率。在这一点上ES要优于MySQL的B+树的结构，MySQL需要将索引放入磁盘，每次读取需要先从磁盘读取索引然后寻找对应的数据节点，但是ES能够直接在内存中就找到目标文档对应的大致位置，最大化提高效率。 并且在进行组合查询的时候MySQL的劣势更加明显，它不支持复杂的组合查询比如聚合操作，即使要组合查询也要事先建好索引，但是ES就可以完成这种复杂的操作，默认每个字段都是有索引的，在查询的时候可以各种互相组合。
Elasticsearch比MySQL快的原因
对比： 1）基于分词后的全文检索：例如select * from test where name like ‘%张三%’，对于mysql来说，因为索引失效，会进行全表检索；对es而言分词后，每个字都可以利用FST高速找到倒排索引的位置，并迅速获取文档id列表，大大的提升了性能，减少了磁盘IO。 2）精确检索：进行精确检索，有些时候可能mysql要快一些，当mysql的非聚合索引引用上了聚合索引，无需回表，则速度上可能更快；es还是通过FST找到倒排索引的位置比获取文档id列表，再根据文档id获取文档并根据相关度进行排序。但是es还有个优势，就是es即天然的分布式能够在大量数据搜索时可以通过分片降低检索规模，并且可以通过并行检索提升效率，用filter时，更是可以直接跳过检索直接走缓存。
如果MySQL走索引，谁比较快？
进行精确检索，有些时候可能mysql要快一些，当mysql的非聚合索引引用上了聚合索引，无需回表，则速度上可能更快；es通过FST找到倒排索引的位置比获取文档id列表，再根据文档id获取文档并根据相关度进行排序。但是es还有个优势，就是es即天然的分布式能够在大量数据搜索时可以通过分片降低检索规模，并且可以通过并行检索提升效率，用filter时，更是可以直接跳过检索直接走缓存。
参考
https://zhuanlan.zhihu.com/p/137574234
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【ES】Elasticsearch的特点/优点 为什么比MySQL快？
Elasticsearch的特点Elasticsearch 是一个分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎。优势：1）分布式的文件存储，每个字段都被索引且可用于搜索。2）分布式的实时分析搜索引擎，海量数据下近实时秒级响应。3）简单的restful api，天生的兼容多语言开发。4）易扩展，处理PB级结构化或非结构化数据。（pb指petabyte，1PB=1024TB）Elasticsearch和MySQL的区别1）在存储上，es是document格式的存储，mysql是行格式的，所以
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ElasticSearch为何查询速度快（秒懂）
Zystem
04-06
1万+
有一位学长突然问我你知道为啥es比数据库mysql查询的快吗？之前对于es的印象就是高效的搜索框架，实际应用过，但是没想过原理，后来查了一些资料，现在做一下总结。
希望还是小伙伴们可以了解一些es的知识之后再来看这一个文章吧。
es为何查询速度快？
es采用的是倒序索引，这种索引方式和我们的正常索引不太一样，我们以一张表来说明，看一下对比：
id
age
sex
name...
为什么ElasticSearch查询速度比mysql快？
东城庞太师
12-14
1939
数据查询速度对比分析（MySql + InnoDB）
mysql：MyISAM索引
原理：B+树查找
InnoDB：InnoDB索引
总结：mysql的磁盘IO次数太多
ElasticSearch优化：尽量使数据先在内存中查询
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MongoDB与MySQL的操作对比表及区别介绍
12-16
MySQL与MongoDB都是开源的常用数据库，但是MySQL是传统的关系型数据库，MongoDB则是非关系型数据库，也叫文档型数据库，是一种NoSQL的数据库。它们各有各的优点，关键是看用在什么地方。所以我们所熟知的那些SQL（全称Structured Query Language）语句就不适用于MongoDB了，因为SQL语句是关系型数据库的标准语言。
以我们公司项目为例，在早期的项目中，都在使用关系型数据库，用过SQLServer,Oracle,DB2,后来全部转向Mysql,原因很简单：Mysql在性能不错的情况下，有着开源优势。Mysql的事务性与高性能是我们主要考虑的。后来，由
es为什么查询效率高的原因
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ElevenXfr的博客
11-04
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es为什么查询效率高的原因
ES与传统数据库的比较
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01-08
5万+
ES(ElasticSearch)是一款分布式全文检索框架，底层基于基于Lucene实现。ES与传统数据的区别主要有：
1.结构名称不同
一个ES集群可以包含多个索引（数据库），每个索引又包含了很多类型（表），类型中包含了很多文档（行），每个文档使用 JSON 格式存储数据，包含了很多字段（列）。
关系型数据库
数据库
为什么Elasticsearch比MySql的检索快
無規則的博客
11-19
1万+
为什么Elasticsearch比MySql的检索快？
Elasticsearch 是通过 Lucene 的倒排索引技术实现比关系型数据库更快的过滤。特别是它对多条件的过滤支持非常好，比如年龄在 18 和 30 之间，性别为女性这样的组合查询。倒排索引很多地方都有介绍，但是其比关系型数据库的 b-tree 索引快在哪里？到底为什么快呢？
笼统的来说，b-tree 索引是为写入优化的索引结构。当...
5种常用数据库对比 & ES数据库的优势所在
攻城狮Kevin
04-11
1万+
常用的5种数据库：redis、mysql、ES、hbase、hive
在实际生产环境下，如果需要找到一种容纳较大规模数据并且交互性好的数据库，使用ES比较好
mysql虽然家互相好，但是扩容能力有限
hbase虽然支持海量数据的存储，但由于查询是基于磁盘，数据在HDFS上，查询的灵活性不足，主要依靠rowkey查询
ES可以在容量和交互性上达到一个非常不错的平衡。
此外，ES数...
（三）elasticSearch和MySQL的对比
方方土的博客
11-21
3327
ElasticSearch和MySQL的对比
一、ES和MySQL的概念的比较
二、ES和MySQL使用场景的比较：
1、MySQL更擅长的是事务类型的操作，可以确保数据的安全和一致性；如果是有事务要求，如商品的下单支付等业务操作，无疑使用MySQL。
2、ES更擅长的是海量数据的搜索，分析和计算；如果是复杂搜索，无疑可以使用Elasticsearch。
3、两者是一个互补而不是替代的关系。
...
Mysql 与ES（Elastic Search）对比
m0_67401417的博客
04-21
2578
Mysql
1.关系型数据库，顾名思义，适用于结构化数据（数据与数据之间存在强关联）的存储和查询；
2.适用于复杂的业务逻辑控制、频繁数据更改这样的场景使用；
3.需要保证数据的原子性，可认为保证多个数据同时成功存储(不存在部分存储成功,部分数据存储失败的情况)
1.需要使用者清楚的知道自己所需要查找的数据在哪个表格，并且对内部的字段参数有所了解；
2.全表全字段检索效率较低，性能消耗大；
ES（Elastic Search）
1.非关系型数据库，全文检索引擎首选，适用于数据与数据之间关联相对独立且
elasticsearch为什么比mysql快
weixin_46742102的博客
08-19
1552
想要搞清这个问题要从mysql和ES的索引数据结构下手，咱们先了解一下mysql的索引结构，然后再了解一下ES的索引结构，然后再进行对比这个问题就会很清楚了。
mysql关系型数据库索引原理：
数据库的索引是B+tree结构
主键索引是聚合索引，其他索引是非聚合索引
聚合索引：
可以通过主键直接找到数据。
非聚合索引：
如果mysql根据非聚合索引去查询数据，首先要通过非聚合索引找到对应的主键id，再去根据主键id走聚合索引找到数据
Elasticsearch倒排索引原理：
es的优点
jq1223的博客
04-20
749
1、elasticsearch是一个基于Lucene的高扩展的分布式搜索服务器，支持开箱即用。
2、elasticsearch隐藏了Lucene的复杂性，对外提供Restful 接口来操作索引、搜索。
3、支持分布式，扩展性好，可部署上百台服务器集群，处理PB级数据。
4、近实时的获取索引数据、搜索数据。
5、降低全文检索的学习曲线，可以被任何编程语言调用
...
es倒排索引和mysql索引的_Elasticsearch倒排索引结构?为啥比 MYSQL 快
weixin_39672396的博客
01-19
145
1、什么是倒排索引？倒排索引(Inverted Index)也叫反向索引，有反向索引必有正向索引。通俗地来讲，正向索引是通过key找value，反向索引则是通过value找key。先来回忆一下我们是怎么插入一条索引记录的：curl -X PUT "localhost:9200/user/_doc/1" -H 'Content-Type: application/json' -d'{"name" :...
elasticsearch搜索竟然比mysql慢?
qq_25933841的博客
05-20
1308
最近笔者在测试elasticsearch和mysql的查询效率的时候竟然意外的发现es查询效率比mysql还慢.
es查询一个简单的语句,竟然要四五百毫秒,而mysql只需要一百多毫秒.
最初的判断:
1.es的服务器硬件资源不足:内存不够,搭建的是两台es,用作日志收集存储,每台的es内存设置的是2g(最后查到es的内存最好设置为服务器内存的一半以内.然后查看服务器内存为16g,然后我就设置了es的内存为7g,发现查询效率还是不如mysql)
2.es服务器的系统负载比较高.四核的cpu,竟然负载
ElasticSearch为什么检索快？对比Mysql分析
Aaron_涛
02-22
7882
1.ES一定快吗？
1.1.数据库的索引是B+tree结构
主键是聚合索引 其他索引是非聚合索引，见下图
如果是一般搜索，一般从非聚集索树上搜索出id，然后再到聚集索引树上搜索出需要的内容。
1.2.elasticsearch倒排索引原理
Term Index 以树的形式保存在内存中，运用了FST+压缩公共前缀方法极大的节省了内存，通过Term Index查询到Te...
ElasticSearch 索引 VS MySQL 索引
weixin_43167418的博客
09-18
2023
前言这段时间在维护产品的搜索功能，每次在管理台看到 elasticsearch 这么高效的查询效率我都很好奇他是如何做到的。这甚至比在我本地使用 MySQL 通过主键的查询速度还快。为此...
为什么要使用elasticsearch
非著名程序员
06-21
3561
首先ES是基于Lucene这个非常成熟的索引方案，另加上一些分布式的实现：集群，sharding，replication等。ES的优势主要可以看以下几个方面：1. 横向可扩展性：只需要增加一台服务器，做一点儿配置，启动一下ES进程就可以并入集群；2. 分片机制提供更好的分布性：同一个索引分成多个分片（sharding），这点类似于HDFS的块机制；分而治之的方式来提升处理效率，相信大家都不会陌生；...
ElasticSearch的优点
风流三月1
06-25
1万+
Elasticsearch tries hard to hide the complexity of distributed systems. Here are some of the operations happening automatically under the hood【Elasticsearch 尽力隐藏了分布式系统的复杂性，这里尝试了很多方法在后台自动处理分布式的问题】:
Pa...
Elasticsearch查询速度为什么这么快？看啥？问你呢！
qwe123147369的博客
10-15
963
这段时间在维护产品的搜索功能，每次在管理台看到 Elasticsearch 这么高效的查询效率我都很好奇他是如何做到的。
这甚至比在我本地使用 MySQL 通过主键的查询速度还快。
为此我搜索了相关资料：
这类问题网上很多答案，大概意思呢如下：ES 是基于 Lucene 的全文检索引擎，它会对数据进行分词后保存索引，擅长管理大量的索引数据，相对于 MySQL 来说不擅长经常更新数据及关联查询。
说的不是很透彻，没有解析相关的原理;不过既然反复提到了索引，那我们就从索引的角度来对比下两者的差异。
My
ElasticSearch的优缺点
悟已往之不谏，知来者之可追
08-13
9177
优点
开箱即用，天生集群
横向扩展性：只需要增加一台服务器，做一点配置，启动一下ES进程就可以并入集群。
分片机制提供更好的分布性：同一个索引分成多个分片（sharding），分而治之的方式来提供处理效率。
高可用：提供复制（replica），一个分片可以设置多个复制分片，使得某台服务器宕机的情况下，集群仍旧可以照常运行；
速度快，负载能力强，在面对海量数据时候，搜索速度极快。
缺点
各节点数据的一致性问题：其默认的机制是通过多播机制，同步元数据信息，但是在比较繁忙的集群中，可能会由于网络的阻塞，或者节点处
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我认为他是不满足原子性这个特性的，当错误出现在执行事务阶段的时候，在存在运行错误的情况下，除执行中出现错误的命令外，其他命令都还是能正常执行
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qq_41449833:
8个int占用32个bytes啊，你是不是看错了
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锥栗:
这种方式有他的价值，只是要不要这么用要看业务需求了
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