Nosql 与 Elasticsearch：哪个更快？

这个问题没有明确的答案，因为它取决于许多因素，包括每个软件的具体实现以及正在读取或写入的数据的类型和大小。 然而，一般来说， Nosql 数据库在读取操作方面通常比 Elasticsearch 更快，而 Elasticsearch 通常在写入操作方面更快。

这两个将使用十点方法和十个关键参数的实施进行评估。 数据完整性、安全性、可用性、版本控制、查询、分片、通信、内存管理和扩展都是这一类的一部分。 版本控制可用于 RavenDB 的数据库和集合级别。 如果启用它，文档将被转换为修订版——文档的图像将保持不变，直到它被更改。 例如，如果数据流使关键数据库变得无用，则可能有必要。 在 RavenDB%27s 数据库中，80% 是用 NoSQL 编写的，重点是性能和图形查询等高级功能。 一旦您创建并执行查询，索引管理器就会检测并改进该查询的索引。

在 RavenDB 中，不需要第三方应用程序，因为它实现了原生的 MapReduce 功能。 可以重复使用已归档的聚合，例如流行页面上的聚合以及本地网站上的聚合。 ElasticSearch 的数据库被组织成索引。 每个索引都可以分成几个分片，以便在以后的生活中复制它。 为确保缓存的数据是最新的，客户端不需要接近服务器。 ElasticSearch 使用 JVM，由于其标准的垃圾收集例程，它们很容易停止任何编程流程。 RavenDB 没有模式。

您不需要指定数据类型，您可以随意更改文档。 简单的缩放可减少延迟，减轻每个节点的负载，并为您提供额外的安全性。 每个节点每秒可以处理数万个请求，并具有一致的延迟和吞吐量。 数以千计满意的客户，从初创公司到财富 100 强公司，已经下载了该应用程序。

这是因为一个特定的数据实体没有分区，而是与其他数据实体同时存储。 因此，NoSQL 数据库在单个数据实体上执行读写操作的速度比 SQL 数据库快。

NoSQL 数据库足够灵活，可以同时支持读取和写入密集型系统。 由于数据分布在多个分片和服务器上，因此需要哈希和一致性哈希来确定哪些服务器/浪涌来路由应用程序请求。

在我们的实验中，我们发现 NoSQL 数据库通常比 SQL 更快，尤其是对于键值存储； NoSQL 数据库可能不完全支持 ACID 事务，这会导致数据不一致。

在 Nosql 中读取速度更快吗？

这个问题没有明确的答案，因为它取决于多种因素，包括所讨论的特定 nosql 数据库和正在读取的数据的性质。 然而，一般来说，nosql 数据库是为高性能和可扩展性而设计的，因此读取速度很可能会比传统的关系数据库更快。

在传统思维中，行和列被认为比文档读取速度更快。 与旧的关系数据库相比，文档数据库正在获得市场份额。 只有一个文档数据库采用自动文档索引。 机器学习用于根据用户查询改进索引。 开发人员不需要在他们自己的索引中编写代码，因为他们不需要在其中编写代码。 任何云平台上的文档数据库都有助于减少延迟、成本、开销、复杂性和麻烦，同时提高性能。 文档数据库非常适合分布式网络，因为它们没有表或连接。 文档数据库是最流行的分布式网络形式（也称为云）的最佳候选者。

B+树是传统RDBMS中的一种底层数据结构，但它也有一定的局限性。 另一方面，与日志结构树相比，B+ 树缺乏许多优势，例如较低的读取延迟、更高的写入吞吐量和更大的灵活性。 缓存和智能存储数据模型有助于在提高写入吞吐量的同时实现低读取延迟，这两者都是使用内存缓存和仅附加存储语义实现的。 Cassandra 及其存储引擎是高吞吐量应用程序的绝佳选择，因为它提供了优于传统 RDBMS 的显着优势。

Elasticsearch 是最快的吗？

因为它是建立在 Lucene 之上的，所以 ElasticSearch 可以搜索文档的整个文本。 此外，该平台非常接近实时搜索，这意味着文档被索引和可搜索之间的延迟非常短——通常只有一秒钟。

我们使用 Elasticsearch 在 TrackJS 中实时存储和查询我们的 JavaScript 错误数据。 我们最近开始查看一些核心页面的更多数据，我们注意到响应时间是不可接受的。 我们追查了问题的根源，然后进行了修复。 因此，对 Highity Cardinal Fields 进行分组对于高速执行查询至关重要。 在 Elasticsearch 中，JavaScript 错误消息可能长达数千个字符。 长字符串的聚合时间比数值慢。 如果我们可以聚合一个数字字段而不是一个字符串字段，那不是很好吗？

将错误消息转换为数字的最佳方法是什么？ 当我们散列它时，真相就会显露出来。 最好使用两个查询而不是一个。 我们不断致力于提高性能并提供更多数据，以改进我们的应用程序。 二维查询与普通数据集中的一维查询大致相同。 另一方面，拥有大量基数数据集的客户会注意到速度提高了一个数量级。

各种规模的企业，无论大小，都可以使用 ArangoDB 来搜索大量数据。 此外，对于希望在一个位置扩展和存储数据的企业来说，这是一个绝佳的选择。

世界是平的 世界是平的：社论

Elasticsearch 和 Mongodb 哪个更快？

MongoDB 在有默认索引时比 Elasticsearch 快 **1.15，在有自定义索引时快 **1.20。

随着 No-SQL 数据库的流行，用户数量也在增加。 本博客将研究 MongoDB 和Elasticsearch 如何进行比较和对比。 使用 Java 编写的 Apache Lucene 用于构建 Elasticsearch。 Elasticsearch 以毫秒为单位生成输出，因为它搜索索引而不是查找文本。 ElasticSearch 和 MongoDB 都需要更少的索引来达到相同的性能水平。 Elasticsearch 在搜索引擎中排名第一，整体排名第八。 MongoDB 支持几乎所有编程语言的驱动程序支持，包括 C、C++、C#、GO、Java、Node.js、PHP、Python、Ruby 等。

PostgreSQL 不像 MySQL 那样出名，这使得找到使用过它的开发人员变得更加困难，而且 PostgreSQL 并不像 MySQL 本身那样出名。 此外，由于 PostgreSQL 不像 MySQL 那样被广泛采用，因此对它的支持可能较少。 然而，与 PostgreSQL 的优点相比，缺点明显没有那么严重。

Redis更适合快速构建复杂的数据结构

MongoDB 是存储大型数据集的绝佳工具，但它可能需要更长的时间来响应请求。 使用 Redis 编写复杂的数据结构比使用其他编程语言更快。

Mongodb 与 Elasticsearch 性能对比

由于 ElasticSearch 能够处理 REST 请求，因此在查询处理方面优于 MongoDB。 平面文档可以轻松、明确地存储在数据库中，用户无需筛选冗长的文档列表。 ElasticSearch 还具有过滤数据的能力。

近年来使用最广泛的数据库是 MongoDB 和 Elasticsearch。 众所周知，MongoDB 是一种用户友好的编程语言，而 Elasticsearch 作为一种工具越来越受欢迎，它允许程序员只创建最高级的应用程序。 通过比较下面的例子，我们可以更好地理解 Elasticsearch 和Mongodb 是如何比较和对比的。 Elasticsearch 是一种允许客户端同时运行数据分析的工具。 有许多程序可以帮助实现数据库相对于传统记录结构所提供的大部分优势。 比较和对比 Elasticsearch 和 MongoDB：检查两者的优点和缺点。 毫无疑问，Elasticsearch 的搜索能力非常出色。 MongoDB 是 Aadhar 项目用来存储超过 12 亿人的人口统计和生物识别信息的数据库。 Shutterfly 的 MongoDB 平台用于以高达每秒 10,000 张的事务速率存储和管理超过 60 亿张图像。

除了这种反规范化之外，Elasticsearch 可能会因此而增加内存使用量。 在节点上分配内存时，50% 应该分配给 JVM，但是节点上 20% 的内存可以用于 ElasticSearch。 因此，Elasticsearch 不使用连接作为本机功能，从而提高了内存效率。 这样做有两个后果：首先，数据被非规范化或接近扁平化，减少了需要存储的数据量； 其次，由于内存使用不依赖于数据的大小，Elasticsearch 可能会遇到内存问题。 对于数据仓库等系统来说，这是一个问题，因为内存是一种稀缺资源。

Elasticsearch是Nosql数据库吗

Elasticsearch 是一个 NoSQL 数据库，它完全开源并基于 Java 构建。 结果，数据以非结构化方式存储，无法访问 SQL。 Elasticsearch 也是一个 NoSQL 教程，所以我们可以在这里引用它。

Elasticsearch 分布式 NoSQL 数据库用于实时搜索和分析您的数据。 它在美国拥有超过 63% 的用户，在英国拥有 21% 的用户。 随着系统的增长，您可以通过添加节点来水平扩展 Elasticsearch； 您需要做的就是添加更多节点。 Elastisearch 使用 Apache 2 许可证，允许您免费安装、使用和自定义它。 当程序识别出数据的结构和格式时，它会生成一个可以搜索的索引。 Elasticsearch 可用于将复杂数据存储在结构化 JSON 文档中。 正是 Elasticsearch 内部使用 Lucene，使其能够提供最好的分布式搜索和分析能力。 它允许不熟悉数据的人通过控制面板直观地使用它。 使用 Google 搜索引擎，您可以快速轻松地为数百万文档编制索引并进行快速搜索。

这个强大的数据搜索工具可用于快速有效地搜索大型数据集。 它通常用作创建具有复杂搜索功能和要求的应用程序的工具，这些应用程序将此技术用作引擎/技术。 它具有非常高的可扩展性，可以用于日志分析和大数据分析，因为它可以存储多种格式的数据。

Elasticsearch：一种不同类型的数据库

因为它不符合 ACID，Elasticsearch 是一个不同于大多数其他数据库的面向文档的数据库。 尽管 Elasticsearch 是构建 Web 应用程序的优秀工具，但由于某些操作（例如索引（插入值））比其他数据库更昂贵，因此不应将其用作主要数据库。

Mongodb 全文搜索与 Elasticsearch

Mongodb全文搜索是一款强大的文本数据搜索工具。 Elasticsearch 是一个分布式的 RESTful 搜索和分析引擎。 这两种工具各有利弊，但总的来说，mongodb 全文搜索更快更准确。

Mongodb 比 Elasticsearch 好吗？

这个开源搜索引擎是为搜索而构建的，它允许高级数据索引。 为了提供数据分析，它集成了 Kibana 和 Logstash。 MongoDB 是一个 NoSQL 数据库管理程序，可用于管理分布式系统中的大量数据。

Mongodb 适合搜索吗？

使用MongoDB Atlas Search ，您可以在云中的数据之上创建一个强大的搜索引擎，并快速轻松地找到相关文章。

开源 Nosql 数据库

开源的 nosql 数据库灵活且可扩展，是大数据应用的理想选择。 它们还易于使用和部署，使它们成为基于 Web 的应用程序的流行选择。

CylllaDB 是一个可用于现代应用程序的 NoSQL 数据库。 它是开源且免费的。 因此，它采用了与当今硬件完全兼容的高度异步、非阻塞设计。 建立在 Seastar 之上的基于 C 的引擎，Seastar 是一个基于 Linux 的调度、优先级排序和缓存系统。 ScyllaDB 使用 C++ 期货并承诺通过使用通用同步架构确保每个分片进程独立于其他进程运行。 ScyllaDB 的汇编代码确保它使用最高效的硬件，例如多核、多 CPU 的 NUMA 系统。 当最常访问的数据在统一缓存中时，将立即可用。 该组件与Apache Cassandra的全套驱动程序和连接器兼容。

哪个是开源 Nosql 数据库？

OrientDB 是一个开源的 NoSQL 数据库，它建立在各种模型之上，包括图形、文档、对象键/值模型等。 除了 Java 之外，没有其他编程语言。 使用所有数据记录之间的直接连接，可以管理图形数据库中所有记录之间的关系。

Mongodb 是开源的吗？

MongoDB 是一个开源的 NoSQL 数据库。 MongoDB 有两个版本。 MongoDB 有多个版本，但MongoDB 开源版本作为开源社区的一部分是免费的，而其他版本则收取许可费。

Cassandra Nosql 是开源的吗？

Cassandra 是一个分布在多台计算机上的 NoSQL 数据库。 根据概念，NoSQL 数据库被设计为轻量级、开源、非关系型和相对分布式的。 作为他们的优势之一，他们以在模式定义方面的灵活性以及水平和垂直扩展的能力而闻名。

Mongodb 弹性搜索

Mongodb 是一个强大的面向文档的数据库系统。 Elasticsearch 是一个强大的搜索引擎。 两者都是存储和检索数据的好工具。 但是，它们具有不同的优点和缺点。 Mongodb 更适合以文档格式存储数据。 这使得查询和更新数据变得容易。 但是，在 Mongodb 中搜索数据可能很困难。 Elasticsearch 更适合搜索。 它可以轻松地搜索数据以找到您要查找的内容。 但是，它没有与 Mongodb 相同的面向文档的功能。

如果您正在寻找用于分面搜索的 API，您可能需要研究一下 Matthiasn 的 BirdWatch Repo。 出于 NodeJS、Express 和其他 Node.js 应用程序的目的，我们将使用单节点 Elasticsearch 集群在 Ubuntu 14.04 EC2 实例中为 MongoDB 建立索引。 因此，我们在重启进程时不会传入 -replica-Setrs 选项。 相反，我们编译了一个 mongod.conf 文件。