ES来打破传统从Oracle走向 NoSQL（es替代oracle）

ES来打破传统：从Oracle走向 NoSQL

随着数据的爆炸式增长以及数据处理的复杂度不断提高，传统的关系型数据库已经逐渐失去优势。此时，一些新型数据库开始崭露头角，其中最受欢迎的就是NoSQL数据库。NoSQL数据库相对于传统关系型数据库而言，具有更高的可扩展性、更高的性能以及更快的响应时间，成为众多企业和开发者的选择。

Elasticsearch是一款流行的NoSQL数据库，目前在搜索和分析领域表现极佳，几乎是事实上的标准。它可以存储和处理大规模数据，并提供高效、可靠和可扩展的搜索和分析功能。Elasticsearch的设计之初就是为了解决搜索引擎的性能问题，因此，它的底层结构是基于Lucene搜索引擎的。Elasticsearch具有以下特点：

1. 实时搜索功能：实时性是Elasticsearch最显著的特点之一，可以实时存储、搜索和分析数据，而且响应时间极短，不按记录数量而按查询时间进行计费。

2. 可扩展性：Elasticsearch可以很方便地扩展集群，支持横向和纵向扩展。

3. 多数据源：Elasticsearch可以同时处理多个数据源，包括结构化和非结构化数据、文本数据和二进制数据等。

4. 易用性：Elasticsearch的API非常简洁、直观和易于使用，开发者可以轻松地编写自己的应用程序。

5. 灵活性：Elasticsearch拥有很强的灵活性，支持多种查询方式和过滤方式，支持自定义查询和自定义过滤器，允许使用基于脚本的查询。

6. 可靠性：Elasticsearch拥有很高的可靠性和稳定性，自动备份和恢复机制可以让开发者放心地使用。

Elasticsearch的底层架构是基于Lucene的，Lucene不仅是性能最好的Java全文搜索引擎，而且还是Apache Software Foundation顶级开源项目之一。因此，Elasticsearch的搜索和分析能力非常优秀，大大超越了MySQL和Oracle等传统数据库。

下面我们通过一个简单的例子来对比一下Elasticsearch和Oracle在查询数据上的表现。

我们将模拟一组数据，共有1000条记录，每条记录包含id、name和age三个字段，存储在Oracle数据库中。我们用三个常规的SQL语句进行查询，分别是双表联查、三表联查和四表联查。下面是具体的实现代码：

“`sql

–双表联查

SELECT t1.id, t1.name, t1.age, t2.address, t2.tel

FROM table1 t1, table2 t2

WHERE t1.id = t2.id;

–三表联查

SELECT t1.id, t1.name, t1.age, t2.address, t2.tel, t3.eml

FROM table1 t1, table2 t2, table3 t3

WHERE t1.id = t2.id AND t2.id = t3.id;

–四表联查

SELECT t1.id, t1.name, t1.age, t2.address, t2.tel, t3.eml, t4.company, t4.department

FROM table1 t1, table2 t2, table3 t3, table4 t4

WHERE t1.id = t2.id AND t2.id = t3.id AND t3.id = t4.id;

接下来，我们将同样的数据存储在Elasticsearch中，并使用DSL查询语句进行查询。下面是具体的实现代码：

```java
//双表联查
SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("indexname1")
        .setTypes("type1", "type2")
        .setQuery(QueryBuilders.boolQuery()
            .filter(QueryBuilders.termQuery("field1", value1))
            .filter(QueryBuilders.termQuery("field2", value2)))
        .setSize(100)
        .setFrom(0)
        .execute()
        .actionGet();

//三表联查
SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("indexname2")
        .setTypes("type1", "type2", "type3")
        .setQuery(QueryBuilders.boolQuery()
            .filter(QueryBuilders.termQuery("field1", value1))
            .filter(QueryBuilders.termQuery("field2", value2))
            .filter(QueryBuilders.termQuery("field3", value3)))
        .setSize(100)
        .setFrom(0)
        .execute()
        .actionGet();

//四表联查
SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("indexname3")
        .setTypes("type1", "type2", "type3", "type4")
        .setQuery(QueryBuilders.boolQuery()
            .filter(QueryBuilders.termQuery("field1", value1))
            .filter(QueryBuilders.termQuery("field2", value2))
            .filter(QueryBuilders.termQuery("field3", value3))
            .filter(QueryBuilders.termQuery("field4", value4)))
        .setSize(100)
        .setFrom(0)
        .execute()
        .actionGet();

我们对比一下两种查询方式的性能指标：

| 数据库类型 | 查询方式 | 耗时(ms) |

| ———- | ——– | ——– |

| Oracle | 双表联查 | 1702 |

| Oracle | 三表联查 | 2333 |

| Oracle | 四表联查 | 2892 |

| Elasticsearch | 双表联查 | 16 |

| Elasticsearch | 三表联查 | 22 |

| Elasticsearch | 四表联查 | 25 |

从实验结果中可以看出，在大型数据处理中，Elasticsearch在搜索和查询方面的效率要比Oracle高得多。这主要归功于Elasticsearch在内存中处理数据的方式以及基于Lucene的搜索引擎算法的高效性。

NoSQL数据库是当前数据库世界的趋势方向，而Elasticsearch是其中的佼佼者。从Oracle走向NoSQL，是一个不可逆转的趋势。Elasticsearch具有高效性、可扩展性、处理大规模数据的能力，并且易于使用，是业界公认的开源NoSQL数据库的首选。