es和hbase的使用场景 按照id查询，mysql、es、hbase三个哪个更快？

按照id查询，mysql、es、hbase三个哪个更快？

就我而言，没有场景的速度测试是无赖的。根据需求场景优化数据库和选择数据库前后的速度肯定是不同的。

如果在一般情况下只有一个ID索引，这意味着您需要通过此ID定位数据，那么MySQL是最快的。毫无疑问。

在非结构化文档中，ES是最快的，数据量越大，速度就越快，因为ES是NoSQL非关系数据库，没有事务处理能力。然而，ES作为一种基于Lucence服务器的全文搜索服务，非常适合于全文搜索。然而，ES一般用于复杂多变的检索环境，单一的ID不能反映ES的性能。

对于大规模数据，HBase绝对是根据范围读写数据的最佳选择，它为大规模数据场景提供了更好的可扩展性。

。我会在这里发表所有有关科技的有趣文章。偶尔，我能回答一些有趣的问题。如果您有任何问题，可以随时在评论区回复和讨论。

海量日志数据存储用elasticsearch和hbase哪个好？

HBase面向列，很好的添加字段

！ES适用于搜索和分析小规模数据，其速度比HBase快。

HBase稳定可靠，可以通过Mr spark提取大量数据。

mysql表数据量太大，达到了1亿多条数据，除了分库分表之外，还有没有其他的解决方式？

在正常配置下，MySQL只能承载2000万数据（同时读写，表中有大文本字段，单服务器）。现在已经超过1亿，而且还在增加，建议按以下方式处理：

1子表。它可以按时间或一定的规则进行拆分，以便尽可能地查询子表中的数据库。这是最有效的方法。特别是写，放入一个新表，并定期同步。如果记录不断更新，最好将写入的数据放在redis中，并定期同步表3的大文本字段，将它们分隔成一个新的独立表。对于较大的文本字段，可以使用NoSQL数据库

4优化体系结构，或者优化SQL查询，避免联合表查询，尽量不要使用count（*）、in、recursion等性能消耗语句

5使用内存缓存，或者在前端读取时增加缓存数据库。重复读取时，直接从缓存中读取。

以上是一种低成本的管理方法，基本上几个服务器就可以做到，但是管理起来有点麻烦。

当然，如果总体数据量特别大，并且您不关心投资成本，请使用cluster或tidb

lasticearch本身提供了一种用于同步数据的river机制。

在这里您可以找到目前政府推荐的河流：

但是HBase河不是政府提供的。

事实上，ES河非常简单。它是由用户打包的jar包。Es负责查找节点并启动河流。如果节点失败，它将自动找到另一个节点来启动河流。

elasticsearch-hbase-river插件怎么安装？

在基本功能方面，两者确实有相似之处，但根据不同的业务需求，我认为有几点需要考虑：1。查询复杂度：HBase支持简单的行或范围查询，如查询主键所在行的数据，查询开始/结束的范围数据。完成更复杂的功能并不容易。

es和hbase的使用场景 es为什么比mysql快 es和hadoop的对比

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