Elasticsearch 与 PostgreSQL 对比

Elasticsearch 概述

Elasticsearch 是一个开源分布式搜索和分析引擎，构建于 Apache Lucene 之上。它于 2010 年首次发布，此后因其可扩展性、近乎实时的搜索功能和易用性而广受欢迎。Elasticsearch 旨在处理各种数据类型，包括结构化、非结构化和基于时间的数据。它通常与 Elastic Stack 中的其他工具结合使用，例如用于数据摄取的 Logstash 和用于数据可视化的 Kibana。

PostgreSQL 概述

PostgreSQL，也称为 Postgres，是一个开源关系数据库管理系统，于 1996 年首次发布。它拥有作为强大、可靠且功能丰富的数据库系统的悠久历史，广泛用于各个行业和应用程序。PostgreSQL 以其对 SQL 标准的遵守和可扩展性而闻名，这允许用户定义自己的数据类型、运算符和函数。它由一个由贡献者组成的专门社区开发和维护，并且可在多个平台上使用，包括 Windows、Linux 和 macOS。

Elasticsearch 用于时间序列数据

Elasticsearch 可用于时间序列数据存储和分析，这得益于其分布式架构、近乎实时的搜索功能以及对聚合的支持。但是，对于时间序列数据，它可能不如专用时间序列数据库那样优化。尽管如此，Elasticsearch 仍广泛用于日志和事件数据存储和分析，这些数据可以被视为时间序列数据。

PostgreSQL 用于时间序列数据

PostgreSQL 可用于时间序列数据存储和分析，尽管它并非专门为此用例而设计。凭借其丰富的数据类型、索引选项和窗口函数支持，PostgreSQL 可以处理时间序列数据。但是，在数据压缩、写入吞吐量和查询速度等方面，Postgres 不如专用时间序列数据库那样针对时间序列数据进行优化。PostgreSQL 还缺少许多对于处理时间序列数据有用的功能，例如降采样、保留策略和用于时间序列数据分析的自定义 SQL 函数。

Elasticsearch 关键概念

• 倒排索引：Elasticsearch 使用的数据结构，用于实现快速高效的全文搜索。
• 集群：一组 Elasticsearch 节点，它们协同工作以分配数据和处理任务。
• 分片：Elasticsearch 索引的分区，允许数据分布在多个节点上，以提高性能和容错能力。

PostgreSQL 关键概念

• MVCC：多版本并发控制是 PostgreSQL 使用的一种技术，允许并发执行多个事务，而不会发生冲突或锁定。
• WAL：预写式日志是一种用于确保数据持久性的方法，方法是在将更改写入主数据文件之前将其记录到日志中。
• TOAST：超尺寸属性存储技术是一种用于在单独的表中存储大型数据值的机制，以减少主表的磁盘空间消耗。

Elasticsearch 架构

Elasticsearch 是一个分布式、RESTful 的搜索和分析引擎，它使用无模式 JSON 文档数据模型。它构建于 Apache Lucene 之上，并提供了一个高级 API，用于索引、搜索和分析数据。Elasticsearch 的架构设计为水平可扩展，数据分布在集群中的多个节点上。数据使用倒排索引进行索引，这实现了快速高效的全文搜索。

PostgreSQL 架构

PostgreSQL 是一个客户端-服务器关系数据库系统，它使用 SQL 语言进行查询和操作。它采用基于进程的架构，与数据库的每个连接都由一个单独的服务器进程处理。此架构提供了不同用户和会话之间的隔离。PostgreSQL 支持 ACID 事务，并使用 MVCC、WAL 和其他技术的组合来确保数据一致性、持久性和性能。它还支持各种扩展和外部模块以增强其功能。