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，针对您的特定用例和数据模型，决定哪个数据库的优势最大，劣势最小，是一个重要的决定。以下概述了 Elasticsearch 和 SQL Server 的关键概念、架构、功能、用例和定价模型，以便您快速了解它们之间的比较。
本文的主要目的是比较 Elasticsearch 和 SQL Server 在涉及时间序列数据的工作负载方面的性能，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。这是由于写入的数据量大以及访问这些数据的查询模式造成的。本文并非旨在说明哪个数据库更好；它只是提供了每个数据库的概述，以便您可以做出明智的决定。
Elasticsearch 与 SQL Server 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 |
关系型数据库 |
| 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，并自动对数据进行索引，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) |
SQL Server 可以部署在本地、虚拟机中，或作为 Microsoft Azure 上的托管云服务 (Azure SQL Database)。它有多个版本，针对不同的用例量身定制，例如 Express、Standard 和 Enterprise。 |
| 许可 | Elastic License |
闭源 |
| 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 |
事务处理、商业智能、数据仓库、分析、Web 应用程序、企业应用程序 |
| 可扩展性 | 水平可扩展，支持数据分片、复制和分布式查询 |
支持垂直和水平扩展，具有分区、分片和复制等功能，适用于分布式环境 |
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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、近乎实时的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。
SQL Server 概览
Microsoft SQL Server 是一个功能强大且广泛使用的关系数据库管理系统，由 Microsoft 开发。它最初于 1989 年发布，多年来不断发展，已成为各种规模企业最受欢迎的数据库系统之一。SQL Server 以其强大的性能、安全性和易用性而闻名。它支持多种平台，包括 Windows、Linux 和容器，为不同的部署场景提供了灵活性。
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、近乎实时的搜索能力以及对聚合的支持。但是，对于时间序列数据，它的优化程度可能不如专门的时间序列数据库。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。
SQL Server 用于时间序列数据
虽然 Microsoft SQL Server 主要是一个关系数据库，但它确实通过各种功能和优化提供对时间序列数据的支持。时态表允许跟踪数据随时间的变化，从而提供了一种存储和查询历史数据的有效方法。可以利用索引和分区来优化时间序列数据的存储和检索。但是，对于需要专门针对时间序列数据的高写入或查询吞吐量的应用程序，SQL Server 可能不是最佳选择，因为专门的时间序列数据库提供了更优化的解决方案，以及各种开发人员生产力功能，这些功能可以加快大量使用时间序列数据的应用程序的开发时间。
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 索引的一个分区，允许数据分布在多个节点上，以提高性能和容错能力。
SQL Server 关键概念
- T-SQL：Transact-SQL，SQL 的扩展，它向标准 SQL 语言添加了过程式编程元素，例如循环、条件语句和错误处理。
- SSMS：SQL Server Management Studio，一个用于管理 SQL Server 实例、数据库和对象的集成环境。
- Always On：SQL Server 中的一套高可用性和灾难恢复功能，包括 Always On 可用性组和 Always On 故障转移群集实例。
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。
SQL Server 架构
Microsoft SQL Server 是一个关系数据库，它使用 SQL 进行数据查询和操作。它遵循客户端-服务器架构，数据库服务器托管数据并处理来自客户端的请求。SQL Server 通过 Azure SQL Database（Microsoft Azure 云中的托管服务产品）支持本地和基于云的部署。SQL Server 的架构包括数据库引擎等组件，该引擎处理数据存储和检索，以及用于报告、集成和分析的各种服务。
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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，例如求和、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。
SQL Server 功能
安全性
SQL Server 提供高级安全功能，例如透明数据加密、始终加密和行级安全性，以保护敏感数据。
可扩展性
SQL Server 通过复制、分布式分区视图和 Always On 可用性组等功能支持横向扩展。
集成服务
SQL Server Integration Services (SSIS) 是一个强大的平台，用于构建高性能数据集成和转换解决方案。
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、解决问题和监控系统性能。
全文搜索
Elasticsearch 因其强大的搜索功能和灵活的数据模型而成为在应用程序、网站和内容管理系统中实现全文搜索功能的流行选择。
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。
SQL Server 用例
企业应用程序
SQL Server 通常用作企业应用程序的后端数据库，提供可靠且安全的数据存储解决方案。
数据仓库和商业智能
SQL Server 的内置分析功能（例如 Analysis Services 和 Reporting Services）使其适用于数据仓库和商业智能应用程序。
电子商务平台
SQL Server 的性能和可扩展性功能使其能够支持电子商务平台的高要求工作负载，处理大量的事务和用户数据。
Elasticsearch 定价模型
Elasticsearch 是开源软件，可以自托管，无需任何许可费用。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。
SQL Server 定价模型
Microsoft SQL Server 提供多种许可选项，包括按内核、服务器 + CAL（客户端访问许可证）以及基于订阅的云部署模型。成本取决于版本（Standard、Enterprise 或 Developer）、内核数量和所需功能等因素。对于基于云的部署，Azure SQL Database 提供按需付费模式，并提供各种服务层级以适应不同的性能和资源需求。
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