hbase和mysql性能对比 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。

hbase和hive的差别是什么？

HBase和hive的主要区别在于它们以不同的方式存储和管理内部数据。HBase的主要特性是模仿BigTable的列潜在存储。对于大规模的数据存储，查询具有传统数据库无法比拟的优势。Hive的主要问题是数据仓库，它将HDFS上的文件目录结构映射到表。主要关注的是数据的统计。适用场景：HBase：适用于大规模数据存储，其作用可与传统数据库相比，主要侧重于数据访问。蜂巢：适用于大数据的管理、统计和处理。其功能类似于传统的数据仓库，主要集中在数据处理上。结论：在处理大数据时，注重数据存储查询，注重大数据处理结果查询，HBase无疑更适合。例如，在查询时，有类似于count、sum等的函数Hive可以满足您的需要。一般情况下，一些项目被输入到hive中进行数据处理，然后将结果导入MySQL等数据库或HBase中进行查询。至于MySQL和HBase的选择，更倾向于处理后的数据量

~]：

1。HBase：基于Hadoop数据库，是NoSQL数据库；HBase表是物理表，适合存储非结构化数据。

2. HDFS和HDFS用于存储数据，但HDFS和HDFS不用于存储数据。

这两者通常一起使用。

1. HBase：实时随机查询海量详细数据，存储采集到的web数据；

2。配置单元：适用于离线批量数据计算，一般用于查询分析和统计。

hbase和hive的差别是什么，各自适用在什么场景中？

1. Mongodb是一个文档数据库，HBase是一个列数据库；

2[ID]，HBase的主键是row key；

3。Mongodb支持辅助索引，但HBase本身不支持辅助索引；

4。Mongodb支持集合搜索、常规搜索、范围搜索、跳过和限制等，它是最像mysql的NoSQL数据库，而HBase只支持三种搜索：单行键访问、行键范围访问、全表扫描；

~，我觉得HBase中的“column oriented”和“column database”的含义有点不同

但是HBase中的column family的概念更接近column store中的column。

非关系型数据库Mongodb和Hbase的区别？

HBase是基于HDFS的数据库。Hive是一个用SQL代替Mr的编程框架，在做Hadoop的时候，它会对用户提交的SQL语句进行语法分析、执行计划等乱七八糟的处理，然后把它们变成Mr Jobs提交运行，并将结果返回给用户。否则，每次写Mr都很麻烦。如果您编写SQL，您可以得到相同的结果。它很适合做童鞋。当然，hive也有HBase连接器。使用此连接器后，您可以编写SQL来查询HBase数据，而不是HDFS，但通常不能。例如，如果在HBase上使用SQL，则可以使用Phoenix。新手会第一次感觉像MySQL

hbase和mysql性能对比 hbase和mysql的区别 mysql主要功能介绍

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