Question

I am designing a big travel market agency, where I have 170000 hotels and 3000 room types.

A simple representation of my entities is:

Hotel:
    destination: Paris
    rooms:
        room_a:
            type: single
        room_b:
            type: double
RoomType:
    name: double
    paxes(people in room): 2

The most basic search action requires from the user the destination and the number of required rooms and the paxes(people) in each room.

It seems to me a simple SQL query to get all the hotels that provide the required rooms, but I am concerned about the size of my data.

Until now, I have used only relational databases and I have no previous experience with NoSQL databases such as MongoDB and ElasticSearch and I would like to know how much faster it would be to use MongoDB or ElasticSearch vs a relational database. I have read that the typical usecase for elasticsearch is full text search but I do not know how much faster it would be for a search like this.

Thank you

Answer 1

每个数据库框架都有自己的优点和缺点，但根据我的经验，Elasticsearch有以下几个原因：

很容易启动并运行。
使用内置群集发现水平扩展主要云提供商。
您的数据结构是嵌套对象，而elasticsearch索引映射支持此功能。
高效，您可以根据您的要求调整服务器RAM：磁盘比率。
支持各种文本分析器。
您可以精细控制文档的哪个部分必须可搜索。
可用于主要编程语言的API。
如果您想要更多功能，如监控，警报，安全等，您可以订阅弹性的x-pack，这非常酷。

Answer 2

非关系选项可能会为您提供显着的搜索速度增强功能，因为大型数据集上的连接速度可能。使用Mongo或Elasticsearch之类的东西，您可以创建一个包含所有相关信息的单个文档并进行搜索。从关系背景来看，这似乎是违反直觉的 - 但这个想法是将一起访问的信息存储在一起。

对于elasticsearch与mongo，需要考虑以下几点：

Elasticsearch将更容易转换为更全面的特色搜索功能。全文搜索特定酒店？键入时搜索？建议？＆＃34;你的意思是＆＃34;功能？但它也非常擅长你所描述的结构化过滤。
Elasticsearch可能不应该用作主要数据源。它不如Mongo或SQL可靠。它无论如何都不是一个糟糕的产品，但它的分布式特性意味着如果你超值数据的完整性，只需使用弹性进行搜索。
- 这样做的分支是，您必须提前构建索引以进行搜索。这增加了复杂性并且可以延迟实时＆＃34;更新您的数据。最终，这是搜索速度如此之快的一部分 - 就像使用SQL索引一样，您可以通过减慢写入速度来提高读取速度。
虽然使用Elasticsearch或Mongo很容易得到，但我认为Elasticsearch的学习曲线有点陡峭。使用Elasticsearch可以做很多事情，这使得筛选变得有点困难。
也要了解您的生产计划（如果您将其投入生产）。 Elastic和Mongo的设置都比SQL Db更复杂。没有许可成本，但是复制甚至使用托管解决方案的多个框可能会变得昂贵。

Search implementation: ElasticSearch vs MongoDB vs Relational Database

2 个答案: