在构建任何软件应用程序时，选择合适的数据库至关重要。所有数据库在性能方面都有不同的优势和劣势，因此，为您的特定用例和数据模型决定哪种数据库具有最多的优势和最少的缺点是一项重要的决策。下面您将找到 Elasticsearch 和 Redis 的关键概念、架构、功能、用例和定价模型的概述，以便您可以快速了解它们之间的比较。
本文的主要目的是比较 Elasticsearch 和 Redis 在涉及时间序列数据的工作负载中的性能，而不是所有可能的用例。时间序列数据通常在数据库性能方面提出独特的挑战。这是由于正在写入的大量数据以及访问该数据的查询模式。本文并非旨在说明哪种数据库更好；它只是提供每个数据库的概述，以便您可以做出明智的决定。
Elasticsearch 与 Redis 对比细分
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| 数据库模型 | 分布式搜索和分析引擎，面向文档 |
内存数据库 |
| 架构 | Elasticsearch 构建于 Apache Lucene 之上，并使用 RESTful API 进行通信。它以灵活的 JSON 文档格式存储数据，并且数据会自动索引以实现快速搜索和检索。Elasticsearch 可以部署为单节点、集群配置或托管云服务 (Elastic Cloud) |
Redis 可以部署在本地、云端或作为托管服务 |
| 许可证 | Elastic 许可证 |
BSD 3 |
| 用例 | 全文搜索、日志和事件数据分析、实时应用程序监控、分析 |
缓存、消息队列、实时分析、会话存储、地理空间数据处理 |
| 可扩展性 | 水平可扩展，支持数据分片、复制和分布式查询 |
通过分区和集群实现水平扩展，支持数据复制 |
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Elasticsearch 概览
Elasticsearch 是一个开源的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、近实时搜索能力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。
Redis 概览
Redis，即 Remote Dictionary Server（远程字典服务器），是一个开源的内存数据结构存储，可以用作数据库、缓存和消息队列。它由 Salvatore Sanfilippo 于 2009 年创建，并因其高性能和灵活性而广受欢迎。Redis 支持各种数据结构，例如字符串、哈希、列表、集合、范围查询的排序集合、位图、HyperLogLog 以及半径查询的地理空间索引。
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、近实时搜索能力以及对聚合的支持。但是，对于时间序列数据而言，它可能不如专门的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。
Redis 用于时间序列数据
Redis 有一个专门用于处理时间序列数据的模块，名为 RedisTimeSeries。RedisTimeSeries 提供诸如降采样、数据保留策略以及 Redis 中时间序列数据的专用查询等功能。作为内存数据库，Redis 在读取和写入时间序列数据时速度非常快，但由于 RAM 的成本高于磁盘，因此使用 Redis 可能会变得昂贵，具体取决于数据集的大小。如果您的用例不需要极快的响应时间，则可以通过使用更传统的时间序列数据库来节省资金。
Elasticsearch 关键概念
- 倒排索引：Elasticsearch 使用的一种数据结构，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。
Redis 关键概念
- 内存存储：Redis 将数据存储在内存中，与基于磁盘的数据库相比，这允许更快的数据访问和操作。
- 数据结构：Redis 支持广泛的数据结构，包括字符串、哈希、列表、集合等，这些数据结构在数据建模和存储方式方面提供了灵活性。
- 持久性：Redis 提供可选的数据持久性，允许将数据定期保存到磁盘或写入日志以实现持久性。
- 发布/订阅：Redis 提供发布/订阅消息传递系统，使客户端之间能够进行实时通信，而无需集中式消息队列。
Elasticsearch 架构
Elasticsearch 是一种分布式 RESTful 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，并提供用于索引、搜索和分析数据的高级 API。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，从而实现快速高效的全文搜索。
Redis 架构
Redis 是一个 NoSQL 数据库，它使用键值数据模型，其中每个键都与一个值相关联，该值存储为 Redis 支持的数据结构之一。数据库是单线程的，这简化了其内部架构并减少了争用。Redis 可以部署为独立服务器、集群或主从复制设置，以实现可扩展性和高可用性。Redis 集群模式自动跨多个节点分片数据，提供数据分区和容错能力。
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Elasticsearch 功能
全文搜索
Elasticsearch 提供强大的全文搜索功能，支持复杂查询、评分和相关性排名。
可扩展性
Elasticsearch 的分布式架构实现了水平可扩展性，使其能够处理大量数据和高查询负载。
聚合
Elasticsearch 支持各种聚合操作，例如总和、平均值和百分位数，这些操作对于分析和汇总数据非常有用。
Redis 功能
原子性
Redis 支持对复杂数据类型执行原子操作，使开发人员能够执行强大的操作，而无需担心竞争条件或其他并发处理问题。
广泛的数据结构支持
Redis 支持一系列数据结构，例如列表、集合、排序集合、哈希、位图、HyperLogLog 和地理空间索引。这种灵活性允许开发人员通过使用针对其数据性能特征优化的数据结构，将 Redis 用于各种任务。
发布/订阅消息传递
Redis 提供发布/订阅消息传递系统，用于客户端之间的实时通信。
Lua 脚本
开发人员可以在 Redis 服务器中运行 Lua 脚本，从而可以在服务器本身中原子地执行复杂的操作，减少网络往返次数。
Elasticsearch 用例
日志和事件数据分析
Elasticsearch 广泛用于存储和分析日志和事件数据，例如 Web 服务器日志、应用程序日志和网络事件，以帮助识别模式、排除问题和监控系统性能。
全文搜索
Elasticsearch 由于其强大的搜索功能和灵活的数据模型，是应用程序、网站和内容管理系统中实现全文搜索功能的常用选择。
安全分析
Elasticsearch 与其他 Elastic Stack 组件结合使用，可用于安全分析，例如监控网络流量、检测异常和识别潜在威胁。
Redis 用例
缓存
Redis 通常用作缓存，用于存储频繁访问的数据并减少其他数据库或服务的负载，从而提高应用程序性能并降低延迟。
任务队列
Redis 可用于实现任务队列，这对于管理需要较长时间处理且应异步执行的任务非常有用。这在 Web 应用程序中尤其常见，在 Web 应用程序中，后台任务可以独立于请求/响应周期进行处理。
实时分析和机器学习
Redis 的高性能和低延迟数据访问使其适用于实时分析和机器学习应用程序，例如处理流数据、媒体流和处理时间序列数据。这可以使用 Redis 的数据结构和功能（如排序集合、时间戳和发布/订阅消息传递）来实现。
Elasticsearch 定价模型
Elasticsearch 是开源软件，可以自托管，无需任何许可费。但是，应考虑运营成本，例如硬件、托管和维护。Elasticsearch 还提供名为 Elastic Cloud 的托管云服务，该服务根据存储、计算资源和支持等因素提供各种定价层级。Elastic Cloud 包括其他功能和工具，例如 Kibana、机器学习和安全功能。
Redis 定价模型
Redis 是开源软件，这意味着它可以部署并在您自己的基础设施上免费使用。但是，也有可用的托管 Redis 服务，例如 Redis Enterprise，它们提供额外的功能、支持和易于部署。这些服务的定价通常取决于实例大小、数据存储和数据传输等因素。
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