对比 elasticsearch 和 mysql

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最近阅读了elasticsearch的官方文档，学习了它的很多特性，发现elasticsearch和mysql有很多地方类似，也有很多地方不同。这里做一个对比，帮助大家加深对elasticsearch的理解。

特性	elasticsearch	mysql	备注
场景	全文搜索，日志处理，空间数据分析	表结构存储	es 不适合做join操作，mysql 不适合做全文检索
扩展性	动态扩展，能够通过添加node快速提升性能	mysql cluster
master 选举	bully 算法，比较id选出master	master-slave结构，无需选举	es中master选举可能会出现脑裂问题，配置 minimum_master_nodes参数确保过半选举决定机制
路由算法	`routing_factor = num_routing_shards / num_primary_shards shard_num = (hash(_routing) % num_routing_shards) / routing_factor` 指定路由分片： `my-index-000001/_doc/1?routing=user1&refresh=true`	手动路由，或者使用路由组件sharding-jdbc
可靠性	Cross-cluster replication (CCR)，双集群设计	主从复制，双数据中心
内存配置	heap size 推荐 32g，但不要超过内存的一半, 其他需要用到堆外内存的地方，网络，文件缓存，jvm的栈	物理内存的80%	单独的服务器
缓存	filesystem cache, request cahce, query cache 所有cache都是基于node	query cache (deprecated)
数据块大小	分片大小几g ~ 几十g， time based data， 20g ~ 40g 分片数量，每g内存小于20分片 shard越多，维护索引成本越高 shard越大，rebalance越慢	单表数据不超过2kw，3层b+树能存储的数据大概是2kw，如果b+层级变高，查询速度会显著降低
数据结构	json，底层是lucene	table，底层是b+ tree
索引	倒排表，fst 正向文件，分块 + 压缩 DocValues, 映射文件 + 压缩	b+数，聚簇/非聚簇索引
定义数据结构的方式	mapping (dynamic mapping & static mapping)	schema
支持自动创建数据结构	是	否
事务	near real-time，需要refresh才可以查询到	reaptable read，高级事务
锁	Index blocks，比如 index.blocks.read_only，索引只读	丰富的锁机制，表锁，行锁，间隙锁
文件系统	默认mmapfs，采用内存映射方式访问文件，也支持其他的文件系统，比如fs, niofs, hybirdfs	fs
数据恢复	es在写入之前会先将数据写入到translog，用来对异常情况进恢复 flush，lucene 进行提交，并且同时重新开启一段 translog index.translog.sync_interval，持久化translog 间隔，5s index.translog.flush_threshold_size， flush translog阈值大小，512m	redo log采用的是WAL（Write-ahead logging，预写式日志），所有修改先写入日志，再更新到Buffer Pool，保证了数据不会因MySQL宕机而丢失，从而满足了持久性要求	es 和 mysql 处理数据恢复的模式基本一致
flush机制	从内存缓存写入磁盘缓存memorybuffer -> filesystem cache（refresh）刷盘，filesystem cache -> disk ( flush) 定时触发或者 translog > 512M	buffer pool -> disk 当redo log满了，或者buffer pool空间不足	es 和 mysql 刷盘模式基本一致
备份	snapshot	mysqldump -u root -h host -p --all-databases > backdb.sql
慢日志	比如 index.search.slowlog.threshold.query.warn: 10s	long_query_time=10
服务调用方式	rest api	mysql connection + sql
数据类型	较为丰富的数据类型，boolean, keyword, long, data, object, nested, range, ip, text, arrays	int, data, varchar	es 提供了非常多的数据类型，一些是为了支持全文检索，一些能够方便查询，比如range，ip
数据属性	analyzer，分词器 index，是否被索引，没有被索引的字段不可查询 fielddata，如果想对text类型的字段进行聚合，排序，或者执行脚本，就必须设置fielddata属性 doc_values，将_source 转化为表结构放在磁盘上，方便聚合，排序，或者脚本操作，默认支持除了text类型的所有类型 ...	主键索引, 可空，唯一值，自增，默认值	es的数据属性更复杂
查询超时	设置 query timeout	set wait_timeout = 10
context	es查询需要区分query context，还是 filter context，前者会进行打分，后者只进行过滤	不需要区分
打分查询	比如match，match_phrase	不支持
runtime field	使用script 创建临时字段	语法支持 select concat (a, b) as c	script更灵活，但是性能会降低
精确查询	比如term, terms, ids, exists	语法支持	mysql使用起来更方便
分组聚合查询	比如histogram aggs，terms aggs	group by	es支持的类型稍微丰富一些，方便开发
指标聚合查询	avg, max, min, sum ,count, cardinality aggs，percentile aggs	语法支持, count(*), distinct	es是分布式的，聚合的时候存在一些精度问题
分页	from + size （不适合深分页，有去重问题） search_after + PIT （推荐） scroll (不适合深分页)	limit + size 或者进行条件关联，书签	在深分页上的处理方案上基本一致
profile	`{"profile": true,"query" : {"match" : { "message" : "GET /search" }} }`	explain
script支持	painless script	不支持