ES和MySQL面对大数据查询，谁才是性能之王？

主要观点总结

文章主要介绍了同事幺加明对Elasticsearch（ES）和MySQL进行大数据量测试的情况。测试包括数据模型定义、测试数据量及条件、查询条件等。通过对比测试，文章发现在合适的索引条件下，MySQL的查询速度明显优于ES。文章还探讨了ES的底层查询原理，并强调了根据具体需求选择合适的数据库技术的重要性。

关键观点总结

关键观点1: 测试背景与目的

同事幺加明对ES和MySQL进行大数据量测试，并分享测试结果。

关键观点2: ES数据模型与测试数据量

介绍ES的数据模型，测试数据量达到2000万的作品数和5000的用户量，实际用户量应至少20万。在特定查询场景下，测试了不同权限类型的查询性能。

关键观点3: MySQL表结构与测试数据量

介绍MySQL的表结构，测试数据量为1000万的作品数据，总共1.5亿权限相关数据。测试了不同权限类型的查询性能，并强调合适索引的重要性。

关键观点4: 测试结果与分析

在特定查询场景下，MySQL的查询性能明显优于ES。文章还探讨了ES的底层查询原理，并强调了根据具体需求选择合适的数据库技术的重要性。

文章预览

在进行数据查询性能测试的过程中，我的同事幺加明对 ES（Elasticsearch）和 MySQL 进行了相对较大数据量的测试，并整理了相关结果。在得到其授权的情况下，我将此对比案例分享给大家，在此再次向幺加明表示感谢。 一、结论 通过对es和mysql相对较大数据量的测试，得出结果：在Mysql查询使用到合适的索引的条件下，通过mysql得到相应结果的速度要明显优于Es。 二、通过es实现 unset unset Es 文档数据模型： unset unset type Content struct {     ContentId      int64  `json: "id" `               // 内容id     PermissionType int    `json: "permission_type" `  // 权限类型 0:公开，1:仅自己可见，2:部分可见，3:不给谁看     TopicId        int    `json: "topic_id" `         // 话题id     AllowUser      []User `json: "allow_user" `       // 允许的用户      ………………………………