上周去面试(爬虫),直接对 boss. 问到的一个问题就是公司现在已经爬了近百万条数据了,用的 mysql,发现检索速度越来越慢,内部决定用 mongo,然后问我对分布式 mongo 集群熟么.我没有实践经验,懂一些理论,我知道它可以作读写分离,但我不知道分布式 mongo 集群能有效解决海量数据的检索效率问题吗,或者说各位大佬是有什么好的方案思想,指导一下小弟在面试时遇到这类问题如何做出好的回答.先谢过了~~~ 面试的是一家创业公司,没有 DBA,boss 也不太懂技术,就非常认真的看着我*_*
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fudanglpMar 20, 2018 via Android
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cassandra?
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才近百万条数据，就算是海量数据吗，这么点数据，mysql 检索慢和选型有关系吗？ 你直接反问他
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百万条也慢么..都不做索引吧，试试 ES 吧
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3a3Mp112Mar 20, 2018
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这明显是个陷阱，才百万条不会慢的
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vegito2002Mar 20, 2018 via iPad
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不太懂这个 boss 的问题， 如果是单条数据的检索慢， 那么跟数据量也没什么关系； 如果是 server 整体感觉 hold 不住流量了， 才 1M 的数据级别， 分析一下并发 QPS 大概是多少？ 同意#2 的看法，1M 的数据级别， 瓶颈应该还不是在存储方式上面。
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百万条就叫海量了？这公司水平太 low
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privilMar 20, 2018
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mongodb 肯定不是一个好选择，性价比低。这个公司你没去是运气好了……哈哈哈 了解下 PostgreSQL ES 啥的吧，不过百万条慢，MySQL 还不至于，调优的空间还很大
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privilMar 20, 2018
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@male110 #8 https://www.zhihu.com/question/20010554 你可以找找，有些地方是真的比 MySQL 优秀的，只是 MySQL 用的人多啊
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privilMar 20, 2018
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@male110 #8 在 v 站安利 PostgreSQL 的人也不少吧，然后这个贴里面 mongodb 我感觉大家还是用 json 多点吧，PostgreSQL 也很早就支持 json 了
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@wintercoder 大佬简单介绍一下 ES 是啥玩意儿？没听过。。
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@privil 为什么 mongo 不是一个好的选择？我见现在做爬虫都是用它来存储的，而且它自有的那些优势也的确适合爬虫啊。你说的 ES 也是数据库吗？
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locktioncMar 20, 2018 via iPhone
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我可以非常明确的告诉你，MongoDB 在写数据的时候所向无敌，但是一旦数据量上千万以后，查询会慢到让你怀疑人生。加了索引都慢。
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privilMar 20, 2018
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@Leigg #13 到了 TB 级别的时候，mongodb 和其他数据库的区别就会开始明显，性价比低，mongodb 火的原因有人恶意推测过，实在是它的公司的运营水平高，说投资它的公司的人让其他拿了投资的公司用 mongodb 并且一起来推广。反正我的眼里 mongodb 不是好选择。ES 数据库，你百度一下都知道是 Elasticsearch 了……你还是玩爬虫的……
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@Leigg MySQL 千万也不会慢，我线上最大的一张表都 4 亿行了，游刃有余, 单纯 MySQL 的话, 好好优化 index, 优化慢查询，再看看能不能用 MySQL 的 partition table, 大部分中小公司真的很难到单机瓶颈.
所谓慢不慢看它硬件条件喽, 看 cpu, ram, disk 使用率啥情况, 数据库不够用优先考虑 scale up. 真要讨论数据量无限扩展的话, 还要考虑查询模式是 OLTP， 还是 OLAP, 你说的爬虫这种 case, 我觉得基本没可能需要实时查询裸数据的, 我来做的话，会选一个支持 columnar storage 的数据仓库(redshift/hbase), 存储裸数据, 通过 ETL 把清洗后的数据倒入 MySQL 或 ElasticSearch 里. 不过看上去他们也没懂数据库的人, 老老实实先 MySQL 吃透吧. |
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nullenMar 20, 2018
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百万条就慢，说明 MySQL 没用好。
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@monsterxx03 超有质量的回答，感谢！
看老哥你提到了 elasticsearch，能简单给我说说它有什么优势吗？谢谢啦 |
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ES 就是一个搜索引擎, 适合用来对一些非结构化数据做搜索, 举个例子:比如你把论坛里的帖子都存进去，论坛里提供搜索功能的话，可以很快的按关键词得到相应的帖子,并给你一个 score，表示每个搜索结果和关键词的相关性. MySQL 虽然也有全文索引, 没法和 ES 比.
ES 支持 cluster, 可以把数据 sharding 到 N 个节点上, 解决单机容量的问题, 不过它这种 gossip 协议的集群模式，总体效率不高的.集群大了估计会有很多问题. 不支持事务, 不适合直接当业务数据库用, 而且很耗内存, 调优很费劲(这我经验不多. |
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MazexalMar 20, 2018
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看他们做爬虫, 怕不是直接用的 like 来检索, 话说如果想检索文本内容的话应该用 solr 吧
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同爬虫, 现在用的是 mongo+es, mongo 用于数据存储, es 用来搜索文本
入库 mongo 的数据的搜索用字段会同步到 es 上, 检索出的数据到 mongo 上提取 最大的数据有几十亿了, 现在还没上 sharding, 只是 replica, 每天的数据入库已经有点压力了 不过业务搜索的不频繁也没有要求实时返回结果, 所以在切到 sharding 前还可以再维持一段时间. |
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wmhackMar 20, 2018 via Android
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试试 TiDB，分布式数据库
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xlrtxMar 20, 2018
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@Mazexal 不推荐用 solr, 个人认为还是 es 好点, 两个用的都是一个底层, 但是 es 的官方文档质量更好一些, 用户量也多 (遇到不会问题可以马上找到解决方案)
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@xlrtx replicaset 的话，只有一台服务器能写对吧，你们应该做了读写分离？那每天的写入量在什么级别发现有压力了啊？感谢回答，找到前辈了！
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@xlrtx 目前会 mongo 的 replicaset，你说的 es 我现在一点都不了解😂，不过面试的 boss 说他们现在就用的 mongo+ex 架构，es 学习入门大概要花多久呢？
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Nick2VIPUserMar 21, 2018
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百万条数据对大多数爬虫来讲不算多,如果 mysql 检索速度越来越慢，考虑索引建设和性能调优这块；
使用 mongoDB 集群来做储存和检索，个人感觉主要是一种尝鲜的想法，这个量级数据使用 mysql 和 mongo 都能够 hold 住； 讨论海量的储存我也不懂，过来围观大神，很赞成#19 的发言； ElasticSearch 入门先安装个环境，照着 shell commands 和 python api 调一下你就明白了，深入的东西在用的过程中多看文档吧。 |
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xlrtxMar 21, 2018
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@Leigg
超过 4-5 个进程同时执行批量 upsert 的时候就滚雪球了, 一天入数据多少和数据类型关系比较大, update 多操作的压力会更大一些, 因为 mongo 要重新分配存储空间, insert 操作的压力很小. 如果没有一致性的要求的话, 可以直接从从节点读, 如果有 sharding 的话, 读取压力可以分配到不同机器上 es 我不是很懂.. 大概要看几天文档, 配置 mapping 那里挺讲究的. |
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luosidingMar 21, 2018
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对于 es 我更喜欢 mongodb， 因为它的接口不想 es 用 http 协议传输，而且 3.2 版本换了存储引擎，换成了 writedtiger， 写入和压缩的性能更强大了
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@Nick2VIPUser ok
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