Nosql 與 Elasticsearch：哪個更快？

這個問題沒有明確的答案，因為它取決於許多因素，包括每個軟件的具體實現以及正在讀取或寫入的數據的類型和大小。 然而，一般來說， Nosql 數據庫在讀取操作方面通常比 Elasticsearch 更快，而 Elasticsearch 通常在寫入操作方面更快。

這兩個將使用十點方法和十個關鍵參數的實施進行評估。 數據完整性、安全性、可用性、版本控制、查詢、分片、通信、內存管理和擴展都是這一類的一部分。 版本控制可用於 RavenDB 的數據庫和集合級別。 如果啟用它，文檔將被轉換為修訂版——文檔的圖像將保持不變，直到它被更改。 例如，如果數據流使關鍵數據庫變得無用，則可能有必要。 在 RavenDB%27s 數據庫中，80% 是用 NoSQL 編寫的，重點是性能和圖形查詢等高級功能。 一旦您創建並執行查詢，索引管理器就會檢測並改進該查詢的索引。

在 RavenDB 中，不需要第三方應用程序，因為它實現了原生的 MapReduce 功能。 可以重複使用已歸檔的聚合，例如流行頁面上的聚合以及本地網站上的聚合。 ElasticSearch 的數據庫被組織成索引。 每個索引都可以分成幾個分片，以便在以後的生活中復制它。 為確保緩存的數據是最新的，客戶端不需要接近服務器。 ElasticSearch 使用 JVM，由於其標準的垃圾收集例程，它們很容易停止任何編程流程。 RavenDB 沒有模式。

您不需要指定數據類型，您可以隨意更改文檔。 簡單的縮放可減少延遲，減輕每個節點的負載，並為您提供額外的安全性。 每個節點每秒可以處理數万個請求，並具有一致的延遲和吞吐量。 數以千計滿意的客戶，從初創公司到財富 100 強公司，已經下載了該應用程序。

這是因為一個特定的數據實體沒有分區，而是與其他數據實體同時存儲。 因此，NoSQL 數據庫在單個數據實體上執行讀寫操作的速度比 SQL 數據庫快。

NoSQL 數據庫足夠靈活，可以同時支持讀取和寫入密集型系統。 由於數據分佈在多個分片和服務器上，因此需要哈希和一致性哈希來確定哪些服務器/浪湧來路由應用程序請求。

在我們的實驗中，我們發現 NoSQL 數據庫通常比 SQL 更快，尤其是對於鍵值存儲； NoSQL 數據庫可能不完全支持 ACID 事務，這會導致數據不一致。

在 Nosql 中讀取速度更快嗎？

這個問題沒有明確的答案，因為它取決於多種因素，包括所討論的特定 nosql 數據庫和正在讀取的數據的性質。 然而，一般來說，nosql 數據庫是為高性能和可擴展性而設計的，因此讀取速度很可能會比傳統的關係數據庫更快。

在傳統思維中，行和列被認為比文檔讀取速度更快。 與舊的關係數據庫相比，文檔數據庫正在獲得市場份額。 只有一個文檔數據庫採用自動文檔索引。 機器學習用於根據用戶查詢改進索引。 開發人員不需要在他們自己的索引中編寫代碼，因為他們不需要在其中編寫代碼。 任何云平台上的文檔數據庫都有助於減少延遲、成本、開銷、複雜性和麻煩，同時提高性能。 文檔數據庫非常適合分佈式網絡，因為它們沒有表或連接。 文檔數據庫是最流行的分佈式網絡形式（也稱為雲）的最佳候選者。

B+樹是傳統RDBMS中的一種底層數據結構，但它也有一定的局限性。 另一方面，與日誌結構樹相比，B+ 樹缺乏許多優勢，例如較低的讀取延遲、更高的寫入吞吐量和更大的靈活性。 緩存和智能存儲數據模型有助於在提高寫入吞吐量的同時實現低讀取延遲，這兩者都是使用內存緩存和僅附加存儲語義實現的。 Cassandra 及其存儲引擎是高吞吐量應用程序的絕佳選擇，因為它提供了優於傳統 RDBMS 的顯著優勢。

Elasticsearch 是最快的嗎？

因為它是建立在 Lucene 之上的，所以 ElasticSearch 可以搜索文檔的整個文本。 此外，該平台非常接近實時搜索，這意味著文檔被索引和可搜索之間的延遲非常短——通常只有一秒鐘。

我們使用 Elasticsearch 在 TrackJS 中實時存儲和查詢我們的 JavaScript 錯誤數據。 我們最近開始查看一些核心頁面的更多數據，我們注意到響應時間是不可接受的。 我們追查了問題的根源，然後進行了修復。 因此，對 Highity Cardinal Fields 進行分組對於高速執行查詢至關重要。 在 Elasticsearch 中，JavaScript 錯誤消息可能長達數千個字符。 長字符串的聚合時間比數值慢。 如果我們可以聚合一個數字字段而不是一個字符串字段，那不是很好嗎？

將錯誤消息轉換為數字的最佳方法是什麼？ 當我們散列它時，真相就會顯露出來。 最好使用兩個查詢而不是一個。 我們不斷致力於提高性能並提供更多數據，以改進我們的應用程序。 二維查詢與普通數據集中的一維查詢大致相同。 另一方面，擁有大量基數數據集的客戶會注意到速度提高了一個數量級。

各種規模的企業，無論大小，都可以使用 ArangoDB 來搜索大量數據。 此外，對於希望在一個位置擴展和存儲數據的企業來說，這是一個絕佳的選擇。

世界是平的 世界是平的：社論

Elasticsearch 和 Mongodb 哪個更快？

MongoDB 在有默認索引時比 Elasticsearch 快 **1.15，在有自定義索引時快 **1.20。

隨著 No-SQL 數據庫的流行，用戶數量也在增加。 本博客將研究 MongoDB 和Elasticsearch 如何進行比較和對比。 使用 Java 編寫的 Apache Lucene 用於構建 Elasticsearch。 Elasticsearch 以毫秒為單位生成輸出，因為它搜索索引而不是查找文本。 ElasticSearch 和 MongoDB 都需要更少的索引來達到相同的性能水平。 Elasticsearch 在搜索引擎中排名第一，整體排名第八。 MongoDB 支持幾乎所有編程語言的驅動程序支持，包括 C、C++、C#、GO、Java、Node.js、PHP、Python、Ruby 等。

PostgreSQL 不像 MySQL 那樣出名，這使得找到使用過它的開發人員變得更加困難，而且 PostgreSQL 並不像 MySQL 本身那樣出名。 此外，由於 PostgreSQL 不像 MySQL 那樣被廣泛採用，因此對它的支持可能較少。 然而，與 PostgreSQL 的優點相比，缺點明顯沒有那麼嚴重。

Redis更適合快速構建​​複雜的數據結構

MongoDB 是存儲大型數據集的絕佳工具，但它可能需要更長的時間來響應請求。 使用 Redis 編寫複雜的數據結構比使用其他編程語言更快。

Mongodb 與 Elasticsearch 性能對比

由於 ElasticSearch 能夠處理 REST 請求，因此在查詢處理方面優於 MongoDB。 平面文檔可以輕鬆、明確地存儲在數據庫中，用戶無需篩選冗長的文檔列表。 ElasticSearch 還具有過濾數據的能力。

近年來使用最廣泛的數據庫是 MongoDB 和 Elasticsearch。 眾所周知，MongoDB 是一種用戶友好的編程語言，而 Elasticsearch 作為一種工具越來越受歡迎，它允許程序員只創建最高級的應用程序。 通過比較下面的例子，我們可以更好地理解 Elasticsearch 和Mongodb 是如何比較和對比的。 Elasticsearch 是一種允許客戶端同時運行數據分析的工具。 有許多程序可以幫助實現數據庫相對於傳統記錄結構所提供的大部分優勢。 比較和對比 Elasticsearch 和 MongoDB：檢查兩者的優點和缺點。 毫無疑問，Elasticsearch 的搜索能力非常出色。 MongoDB 是 Aadhar 項目用來存儲超過 12 億人的人口統計和生物識別信息的數據庫。 Shutterfly 的 MongoDB 平台用於以高達每秒 10,000 張的事務速率存儲和管理超過 60 億張圖像。

除了這種反規範化之外，Elasticsearch 可能會因此而增加內存使用量。 在節點上分配內存時，50% 應該分配給 JVM，但是節點上 20% 的內存可以用於 ElasticSearch。 因此，Elasticsearch 不使用連接作為本機功能，從而提高了內存效率。 這樣做有兩個後果：首先，數據被非規範化或接近扁平化，減少了需要存儲的數據量； 其次，由於內存使用不依賴於數據的大小，Elasticsearch 可能會遇到內存問題。 對於數據倉庫等系統來說，這是一個問題，因為內存是一種稀缺資源。

Elasticsearch是Nosql數據庫嗎

Elasticsearch 是一個 NoSQL 數據庫，它完全開源並基於 Java 構建。 結果，數據以非結構化方式存儲，無法訪問 SQL。 Elasticsearch 也是一個 NoSQL 教程，所以我們可以在這裡引用它。

Elasticsearch 分佈式 NoSQL 數據庫用於實時搜索和分析您的數據。 它在美國擁有超過 63% 的用戶，在英國擁有 21% 的用戶。 隨著系統的增長，您可以通過添加節點來水平擴展 Elasticsearch； 您需要做的就是添加更多節點。 Elastisearch 使用 Apache 2 許可證，允許您免費安裝、使用和自定義它。 當程序識別出數據的結構和格式時，它會生成一個可以搜索的索引。 Elasticsearch 可用於將復雜數據存儲在結構化 JSON 文檔中。 正是 Elasticsearch 內部使用 Lucene，使其能夠提供最好的分佈式搜索和分析能力。 它允許不熟悉數據的人通過控制面板直觀地使用它。 使用 Google 搜索引擎，您可以快速輕鬆地為數百萬文檔編制索引並進行快速搜索。

這個強大的數據搜索工具可用於快速有效地搜索大型數據集。 它通常用作創建具有復雜搜索功能和要求的應用程序的工具，這些應用程序將此技術用作引擎/技術。 它具有非常高的可擴展性，可以用於日誌分析和大數據分析，因為它可以存儲多種格式的數據。

Elasticsearch：一種不同類型的數據庫

因為它不符合 ACID，Elasticsearch 是一個不同於大多數其他數據庫的面向文檔的數據庫。 儘管 Elasticsearch 是構建 Web 應用程序的優秀工具，但由於某些操作（例如索引（插入值））比其他數據庫更昂貴，因此不應將其用作主要數據庫。

Mongodb 全文搜索與 Elasticsearch

Mongodb全文搜索是一款強大的文本數據搜索工具。 Elasticsearch 是一個分佈式的 RESTful 搜索和分析引擎。 這兩種工具各有利弊，但總的來說，mongodb 全文搜索更快更準確。

Mongodb 比 Elasticsearch 好嗎？

這個開源搜索引擎是為搜索而構建的，它允許高級數據索引。 為了提供數據分析，它集成了 Kibana 和 Logstash。 MongoDB 是一個 NoSQL 數據庫管理程序，可用於管理分佈式系統中的大量數據。

Mongodb 適合搜索嗎？

使用MongoDB Atlas Search ，您可以在雲中的數據之上創建一個強大的搜索引擎，并快速輕鬆地找到相關文章。

開源 Nosql 數據庫

開源的 nosql 數據庫靈活且可擴展，是大數據應用的理想選擇。 它們還易於使用和部署，使它們成為基於 Web 的應用程序的流行選擇。

CylllaDB 是一個可用於現代應用程序的 NoSQL 數據庫。 它是開源且免費的。 因此，它採用了與當今硬件完全兼容的高度異步、非阻塞設計。 建立在 Seastar 之上的基於 C 的引擎，Seastar 是一個基於 Linux 的調度、優先級排序和緩存系統。 ScyllaDB 使用 C++ 期貨並承諾通過使用通用同步架構確保每個分片進程獨立於其他進程運行。 ScyllaDB 的彙編代碼確保它使用最高效的硬件，例如多核、多 CPU 的 NUMA 系統。 當最常訪問的數據在統一緩存中時，將立即可用。 該組件與Apache Cassandra的全套驅動程序和連接器兼容。

哪個是開源 Nosql 數據庫？

OrientDB 是一個開源的 NoSQL 數據庫，它建立在各種模型之上，包括圖形、文檔、對象鍵/值模型等。 除了 Java 之外，沒有其他編程語言。 使用所有數據記錄之間的直接連接，可以管理圖形數據庫中所有記錄之間的關係。

Mongodb 是開源的嗎？

MongoDB 是一個開源的 NoSQL 數據庫。 MongoDB 有兩個版本。 MongoDB 有多個版本，但MongoDB 開源版本作為開源社區的一部分是免費的，而其他版本則收取許可費。

Cassandra Nosql 是開源的嗎？

Cassandra 是一個分佈在多台計算機上的 NoSQL 數據庫。 根據概念，NoSQL 數據庫被設計為輕量級、開源、非關係型和相對分佈式的。 作為他們的優勢之一，他們以在模式定義方面的靈活性以及水平和垂直擴展的能力而聞名。

Mongodb 彈性搜索

Mongodb 是一個強大的面向文檔的數據庫系統。 Elasticsearch 是一個強大的搜索引擎。 兩者都是存儲和檢索數據的好工具。 但是，它們具有不同的優點和缺點。 Mongodb 更適合以文檔格式存儲數據。 這使得查詢和更新數據變得容易。 但是，在 Mongodb 中搜索數據可能很困難。 Elasticsearch 更適合搜索。 它可以輕鬆地搜索數據以找到您要查找的內容。 但是，它沒有與 Mongodb 相同的面向文檔的功能。

如果您正在尋找用於分面搜索的 API，您可能需要研究一下 Matthiasn 的 BirdWatch Repo。 出於 NodeJS、Express 和其他 Node.js 應用程序的目的，我們將使用單節點 Elasticsearch 集群在 Ubuntu 14.04 EC2 實例中為 MongoDB 建立索引。 因此，我們在重啟進程時不會傳入 -replica-Setrs 選項。 相反，我們編譯了一個 mongod.conf 文件。