数据库选择的设计方案

数据访问方案是指进行哪些查询，查询的频率和比例。

每种查询类型读取的数据量–行，列和字节；

读取和更新数据之间的关系；

数据的工作大小以及如何使用本地数据；

是否使用事务？事务的隔离级别是多少？

数据复制和逻辑完整性的要求

每种查询的延迟和吞吐量要求

 

mysql: 少量结构化数据的事务型增删改查，写多于读，行存储

hbase：基于hdfs的海量数据的key-value增删改查，计算和存储分开各自扩展，列存储，有二次索引phoenix

redis:基于内存的热数据的key-value增删改查

elasticsearch：全文检索，倒排索引

clickhouse：海量数据用到列的占比较小的查询，聚合场景多的请求

 

 

 

clickhouse特点：在线实时查询、完整的DBMS、列式存储、不需要任何数据预处理，

clickhouse倾向的查询特点：少量列，少更新，一致性要求低，事务要求低