MongoDB vs HBase vs Elasticsearch 简要对比

zhexy 整理特性 大数据 Markdown

MongoDB、HBase、Elastcsearch都是当今大数据存储领域非常火爆的NoSQL产品，但是彼此特性不一，使用的场景也不尽相同，下面依次整理三者的特性与优缺点。

MongoDB

MongoDB 是文档数据库的典型代表，是NoSQL领域最接近RDBMS的数据库。主要特性总结如下：

• 表结构灵活可变，字段类型可以随时修改
• 支持JSON结构管理数据
• 支持事务，并且在4.0版本全面支持ACID

缺点：

• 适合表结构经常改变，数据逻辑结构不负责，且不需要夺标查询的操作，支持数据量大： 对于多表联查或者复杂的聚合操作性能不高。

ElasticSearch

ES主要业务在于搜索领域，并且在近些年超越了Solr，位列搜索领域数据库第一。ES的特性主要如下：

• 支持全文检索
• 支持各种主流语种的分词器
• 可以支持高性能复杂的聚合查询
• 支持JSON结构管理数据

ES的缺点如下：

• 字段类型无法修改
• 写入性能相对HBase，MongoDB较低
• 不支持事务，无法代替RDBMS

HBase

HBase是Hadoop家族的一部分，也是基于Google的BigTable论文实现。主要特性如下：

• 列式存储，可以支持百万列存储
• 支持多种压缩格式
• 底层文件存储HDFS，高度依赖于Hadoop
• **由Zookeeper管理跟踪RegionServer，保存根region地址 **
• 扩展性极强

主要缺点如下：

• 事务支持不完备，仅支持行级事务
• 不适合复杂联表查询，聚合查询
• 依赖很多，需要很多Hadoop组件