一、问题描述

公司想尝试使用Elasticsearch来存一部分数据,以此缓解数据增长带来的对数据库的压力。在研究了一段时间后,发现Elasticsearch不适合作为数据存储使用。

二、理由如下

1、mapping不可改,不能改index属性。Elasticsearch中以定义的mapping不能修改名字和属性,无法修改名字勉强能接受,但无法需要改属性。

官方文档中介绍了几种修改mapping的方法。一个是新建一个字段,程序中所有地方修改名字,这对于复杂的项目容易出错,而且无法保留原来的数据;另一个是利用aliaa创建一个新的索引,但是所有数据需要重新导入,这需要很长时间,操作性不强。

2、无法多对多。Elasticsearch中提供3中关联关系,Field collapsing(严格来说不是关联),Nested object,Parent-child。前两种都是直接将一个mapping声明在另一个mapping中,第三种关联是在创建子文档是指明他的父文档,但是一个子文档只能有一个父文档,因此也不能实现多对多的关联。其实如果理解了ES的目的是提升检索效率,就不难理解为什么没有多对多关联了,在关系数据库里这就是个效率瓶颈。

3、没有用户验证和权限控制。ES本身的访问权限可以通过nginx进行控制,但是同一个ES中不同索引间目前是没有权限控制的。从ES设计的初衷看,为了检索,为了统计。这个从字段的store属性中可以看出来,查看ES手册(https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping-store.html)可以发现,默认情况下字段的原始值是不会被保存的,这跟数据存储是南辕北辙了。

4、项目开始时不好确定shards数量。少了以后扩展不方便,多了一开始影响性能。这个可以通过将type命名为doctype-yyyymmdd来解决,每天都生成新的一个或多个shard,但是注意在搜索时需要在doctype-*中搜索。
5、ES非常适合特定的需求,但不适合用于数据存储。ES索引速度快,扩展方便,性能优异,但在功能上不适合作为数据库使用。数据存储的目的是为了以后能方便的使用,不仅是针对当前的需求,也要为未来可能出现的需求做准备。由于ES有以上几点问题,无法适应需求变化。

ES适合的场景

1、检索。ES本身作为一个搜索引擎,用来处理检索的任务再合适不过。你可以在线上项目中直接将内容写入ES以提供检索服务,也可以把以往的数据导入ES以处理特定的需求。关于ES和Solr的比较以后有时间的话会写一篇
2、统计。ES的统计也是基于检索功能的,聚合功能使得统计结果处理起来非常方便。如果你只需要统计而不用检索,可能有其他工具更适合你,比如Spark SQL。

 

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