【数据库】Elasticsearch PostgreSQL 比较:6 个关键差异

本文涉及的产品
云原生数据库 PolarDB MySQL 版,Serverless 5000PCU 100GB
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
简介: 【数据库】Elasticsearch PostgreSQL 比较:6 个关键差异

数据现在被认为是任何组织最有价值的资产之一。它使企业内的交易更容易,并促进运营的顺畅流动。随着组织比以往任何时候都更依赖基于证据的决策,数据也充当了关键的决策工具。因此,每个组织都在寻找一种以最有效的方式存储数据的方法。

在选择现代数据库时,公司通常会在选择像 PostgreSQL 这样的 SQL 数据库还是像 Elasticsearch 这样的 NoSQL 数据库方面遇到难题。尽管这两者对于企业来说都是可行的选择,但它们之间存在一些必须考虑的关键差异。考虑到这些差异后,组织应该能够判断哪个数据库适合他们的要求。

本文将帮助您了解 PostgreSQL Elasticsearch 的各种差异,从而帮助您针对您独特的业务和数据需求做出明智的决定。

目录

  • 什么是弹性搜索?
  • 了解 Elasticsearch 的主要功能
  • 什么是 PostgreSQL?
  • 了解 PostgreSQL 的主要特性
  • ElasticSearch PostgreSQL 主要区别
  • Elasticsearch PostgreSQL 主要区别:数据库模型
  • Elasticsearch PostgreSQL 主要区别:事务支持
  • Elasticsearch PostgreSQL 主要区别:架构灵活性
  • Elasticsearch PostgreSQL 主要区别:CAP 定理实现
  • Elasticsearch PostgreSQL 主要区别:安全性
  • Elasticsearch PostgreSQL 主要区别:基于云的产品
  • 结论

什么是Elasticsearch ?

Elasticsearch 可以定义为一个免费的、分布式的、开源的搜索和分析引擎,可用于处理多种类型的数据,例如数字、文本、结构化、非结构化等。Elasticsearch 的第一个版本于 2010 年发布,建立在一个名为 Apache Lucene 的搜索引擎软件库之上。Elasticsearch 现在以其简单的 REST API、速度、分布式特性和可扩展性而闻名。Elasticsearch 现在也是 Elastic Stack 的核心组件,这是一组免费的开源工具,允许用户无缝地执行数据摄取和丰富、数据分析和可视化。

Elasticsearch 将数据存储为相互关联的文档集合,因此可以被视为面向文档的搜索引擎,可用于存储、管理和检索结构化、半结构化或非结构化数据。Elasticsearch 将数据存储为 JSON 文档,这意味着每个文档都由一组键及其对应的值组成。

Elasticsearch 利用一种称为倒排索引的数据结构,使其能够执行异常快速的全文搜索。Elasticsearch 存储所有文档并在索引过程中构建一个倒排索引,使其能够实时搜索文档数据。


 

了解 Elasticsearch 的主要功能

Elasticsearch 的主要特点如下:

  • 快速数据访问:Elasticsearch 中的所有文档都存储在靠近索引中相应元数据的位置。这减少了数据所需的读取操作次数,从而缩短了整体搜索结果响应时间。
  • 自动节点恢复:如果节点因节点故障、故意移除等任何原因离开 Elasticsearch 集群,主节点会采取必要的措施,将节点替换为其副本并重新平衡所有分片以自动管理负载。
  • 升级助手 API:升级助手 API 使用户能够检查其 Elasticsearch 集群的升级状态并重新索引在以前版本的 Elasticsearch 中创建的索引。该助手可帮助用户为 Elasticsearch 的下一个主要版本做好准备。
  • 索引生命周期管理:Elasticsearch 索引生命周期管理 (ILM) 允许用户定义和自动化许多策略,这些策略有助于控制 Elasticsearch 索引在每个阶段的生存时间。它还允许用户设置在每个阶段对索引执行的操作。
  • 搜索引擎的可扩展性:Elasticsearch 实现了一个分布式架构,使其能够扩展到数千台服务器并处理 PB 级的数据,而不会遇到任何性能问题。这种分布式设计由 Elasticsearch 自动处理,因此客户可以专注于执行所需的操作。

什么是 PostgreSQL?

PostgreSQL 是一个免费的开源数据库。它现在被认为是市场上最强大的关系数据库管理系统 (RDBMS) 之一。它结合了 SQL 并添加了一组新功能,允许将 PostgreSQL 用于事务性数据库并用作用于分析目的的数据仓库。

使用 PostgreSQL 最显着的优势之一以及为什么它成为大多数使用关系数据库的企业的首选是它支持对象关系模型的能力,它允许用户根据应用程序中的用例定义自定义数据类型。

 

了解 PostgreSQL 的主要特性

PostgreSQL 的主要特性如下:

  • 数据完整性:PostgreSQL 通过让用户能够创建主键和外键、唯一和非空约束、显式和咨询锁、排除约束等来确保数据完整性。
  • 多种数据类型:PostgreSQL 支持多种数据类型,包括 Integer、String、Boolean 等原始数据类型,数组、日期、时间等结构化数据类型,以及 Document 数据类型等如 XML、JSON 等。
  • 高度可扩展性:PostgreSQL 被认为具有高度可扩展性,因为它支持各种过程语言,例如 PL/pgSQL、Perl、Python 等、JSON/SQL 路径表达式、可用于通过标准连接到不同数据库的外部数据包装器SQL 接口。
  • 强大的安全性:PostgreSQL 拥有强大的访问控制系统以及多个安全身份验证,包括轻量级目录访问协议 (LDAP)、SCRAM-SHA-256 等,使其成为可用的最安全的关系数据库管理系统 (RDBMS) 之一。
  • 高度可靠:PostgreSQL 支持多种灾难恢复技术,例如 Active Standbys、时间点恢复 (PITR)、表空间,以及多种类型的复制,例如逻辑、同步和异步

Elasticsearch PostgreSQL 主要差异

虽然 Elasticsearch 和 PostgreSQL 都是著名的数据库管理系统,但它们之间有很多不同之处,如下所示:

  • Elasticsearch PostgreSQL 主要区别:数据库模型
  • Elasticsearch PostgreSQL 主要区别:事务支持
  • Elasticsearch PostgreSQL 主要区别:架构灵活性
  • Elasticsearch PostgreSQL 主要区别:CAP 定理实现
  • Elasticsearch PostgreSQL 主要区别:安全性
  • Elasticsearch PostgreSQL 主要区别:基于云的产品

1) Elasticsearch PostgreSQL 主要区别:数据库模型

PostgreSQL 是一个关系数据库管理系统 (RDBMS),因此,它以行和列的形式在众多表中存储数据。它还使用户能够在表之间形成关系。PostgreSQL 是一种 SQL 数据库,允许使用结构化查询语言 (SQL) 来查询数据。一个示例 PostgreSQL 数据库如下:

Elasticsearch 是一个 NoSQL 分布式文档存储。这意味着 Elasticsearch 不是将数据存储在表中,而是存储复杂的数据结构,序列化为 JSON 文档。这些文档分布在集群中的多个节点上,如果需要,可以从任何节点立即访问。Elasticsearch 中的示例索引如下:


2) Elasticsearch PostgreSQL 主要区别:事务支持

Elasticsearch 旨在为其用户提供高速数据库操作。由于将数据库功能作为事务执行需要复杂的操作,这会减慢进程,因此 Elasticsearch 不包含典型意义上的事务支持。因此,无法回滚已提交的文档或提交一组文档,并在 Elasticsearch 中索引全部或不索引。相反,Elasticsearch 包含一个预写日志,它只能帮助确保所有数据库操作的持久性,而无需执行任何提交。用户还可以选择指定索引操作的一致性级别,即有多少副本必须在返回之前确认数据库操作。

另一方面,PostgreSQL 支持健壮的事务机制。PostgreSQL 中的事务将多个步骤捆绑为一个,或者所有这些步骤都被执行,或者一个都不被执行。用户可以利用 BEGIN 和 COMMIT 命令将操作捆绑在一起,并利用 ROLLBACK 和 SAVEPOINT 命令将操作回滚到给定点。

3) Elasticsearch PostgreSQL 主要区别:架构灵活性

用户不必预先指定 Elasticsearch 索引的架构。Elasticsearch 可以通过分析用户尝试存储的数据来自动推断数据类型。它在识别数字、布尔值和时间戳方面做得相当不错。它利用标准分析器来识别字符串。

然而,PostgreSQL 实现了一个严格的模式。这意味着模式必须包含带有类型列的预定义表。严格的模式允许 PostgreSQL 提供一组丰富的功能,否则这些功能是不可能的。

4) Elasticsearch PostgreSQL 主要区别:CAP 定理实现

任何数据库管理系统都可以提供的三个特性如下:

一致性:连接到数据库的所有客户端看到相同的数据,这意味着一旦在数据库中写入或更新任何数据,也应该在其所有副本上执行相同的操作。

可用性:来自客户端的任何请求至少会从数据库中获得一些响应。

分区容限:即使很少有节点宕机,集群也会继续执行所需的操作。

CAP 定理指出,任何数据库都只能提供三个 CAP 属性中的两个。


PostgreSQL 只能为其用户提供一致性和可用性,但不能提供分区容差,而 Elasticsearch 可以为其用户提供可用性和分区容差。然而,ElasticSearch 仅确保每个文档的一致性,这意味着所有写入将自动在“文档所有者”分片上执行,并最终在副本分片上复制。

5) Elasticsearch PostgreSQL 主要区别:安全性

Elasticsearch 不包含任何内置功能来确保用户身份验证或授权。这意味着任何能够连接到 Elasticsearch 集群的用户都将拥有管理员权限。因此,用户必须在其应用层中配置授权和身份验证机制,因为 Elasticsearch 会将每个用户都视为超级用户。

PostgreSQL 拥有强大的访问控制系统以及多种安全身份验证,包括轻量级目录访问协议 (LDAP)、SCRAM-SHA-256 等,使其成为最安全的关系数据库管理系统 (RDBMS) 之一。

6) Elasticsearch PostgreSQL 主要区别:基于云的产品

Elasticsearch 为其用户提供了许多不同层次的基于云的官方产品。每层提供的定价和功能如下:


PostgreSQL 不提供任何基于云的官方产品或解决方案。因此,用户将不得不依赖 PostgreSQL 开发人员推荐的第三方供应商。这些第三方供应商包括 2ndQuadrant、Aiven、Amazon Web Services 等等。

结论

本文让您深入了解 Elasticsearch 和 PostgreSQL 以及 Elasticsearch PostgreSQL 的各种差异。除非知道需求,否则不能说一个数据库比另一个更好。因此,您可以在了解各种 Elasticsearch PostgreSQL 差异后,根据您的业务用例和数据需求做出最终选择。

当今大多数现代企业都使用多个数据库进行运营。这导致了一种复杂的情况,因为如果必须执行整合来自所有这些数据库的数据的通用分析,这可能是一项复杂的任务。必须首先构建一个数据集成解决方案,该解决方案可以集成来自这些数据库的所有数据并将其存储在一个集中位置。企业可以选择制作自己的数据集成解决方案,也可以使用现有的自动化无代码平台,如 Hevo Data。

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