互联网时代各种存储框架层出不穷，眼花缭乱，比如传统的关系型数据库：Oracle、MySQL；新兴的NoSQL：HBase、Cassandra、Redis；全文检索框架：ES、Solr等。如何为自己的业务选取合适的存储方案，相信大家都思考过这个问题，本文简单聊聊我对MySQL、HBase、ES的理解，希望能和大家一起探讨进步，有不对的地方还请指出。
MySQL：关系型数据库，主要面向OLTP，支持事务，支持二级索引，支持SQL，支持主从、group replication架构模型（本文全部以InnoDB为例，不涉及别的存储引擎）。
HBase：基于HDFS，支持海量数据读写（尤其是写），支持上亿列、上百万行的，面向列的分布式NoSQL数据库。天然分布式，主从架构，不支持事务，不支持二级索引，不支持SQL。
ElasticSearch：ES是一款分布式的全文检索框架，底层基于lucene实现，虽然ES也提供存储，检索功能，但我一直不认为ES是一款数据库，但是随着ES功能越来越强大，与数据库的界限也越来越模糊。天然分布式，P2P架构，不支持事务，采用倒排索引提供全文检索。
下面分别从数据存储方式、读写方式以及索引、分布式容灾等方面对它们进行对比。
数据存储方式
MySQL采用行存储，HBase是面向列的NoSQL数据库，至于ES，呃~我也说不清楚它是什么存储方式，暂且叫它索引存储吧。
栗子
假设有这样一张人员信息表：
MySQL中要提前定义表结构，也就是说表共有多少列（属性）需要提前定义好，并且同时需要定义好每个列所占用的存储空间。数据以行为单位组织在一起的，假如某一行的某一列没有数据，也需要占用存储空间。
HBase则是以列为单位存储数据，每一列就是一个key-value，HBase的表列（属性）不用提前定义，而且列可以动态扩展，比如人员信息表中需要添加一个新的“address”字段，MySQL需要提前alter表，HBase的话直接插入即可。
上图简单的展示了数据在MySQL和HBase中存储差异（和真实的情况还有差距），可以看到即使第二条记录的sex字段为空，MySQL依然会为该字段保留空间，因为后续有可能会有update语句来更新该记录，补上sex内容。而HBase则是把每一列都看做是一条记录，row+列名作为key，data作为value，依次存放。假如某一行的某一个列没有数据，则直接跳过该列。对于稀疏矩阵的大表，HBase能节省空间。
看到这里，大家是否会有一个疑问：使用HBase存储时，假如此时需要添加第二行的sex内容，如何实现呢，数据是否连续？后面介绍读写流程会解释。
说完MySQL、HBase，这里要重点说一下ES，ES的存储方式和上面两个都不一样，MySQL和HBase是将数据按不同的方式进行存储，好歹它们存的还是数据，而ES则存的是倒排索引。我们先来了解一下什么是倒排索引，以及为什么需要倒排索引（inverted index）：
我们肯定都会这样的经历：偶然看到一段很好的文字，但是却不知道出处，这时候去图书馆，一个一个翻找，无疑是大海捞针，这个时候肿么办呢，于是便有了全文检索这项技术，而它最核心的就是倒排索引。假如有如下文档：
我们想要知道有哪些文档含有“you”这个关键字，首先可以创建一个倒排索引，格式如下：
我们把前面的部分叫做dictionary（字典），里面的每个单词叫做term，后面的文档列表叫做posting-list，list中记录了所有含有该term的文档id，两个组合起来就是一个完成的倒排索引（inverted index）。能够看出，假如需要查找含有“you”的文档时，根据dictionary然后找到对应的posting-list即可。
而全文检索中，创建inverted index是最关键也是最耗时的过程，而且真正的inverted index结构也远比图中展示的复杂，不仅需要对文档进行分词（ES里中文可以自定义分词器），还要计算TF-IDF，方便评分排序（当查找you时，评分决定哪个doc显示在前面，也就是所谓的搜索排名），压缩等操作。每接收一个document，ES就会将其信息更新在倒排索引中。
从这里我们就可以看出ES和MySQL、HBase的存储还是有很大的区别。而且ES不仅包含倒排索引，默认同时还会把文档doc存储起来，所以当我们使用ES时，也能拿到完整的文档信息，所以某种程度上，感觉就像在使用数据库一样，但是也可以配置不存储文档信息，这时只能根据查询条件得到文档id，并不能拿到完整的文档内容。
总结：MySQL行存储的方式比较适合OLTP业务。列存储的方式比较适合OLAP业务，而HBase采用了列族的方式平衡了OLTP和OLAP，支持水平扩展，如果数据量比较大、对性能要求没有那么高、并且对事务没有要求的话，HBase也是个不错的考虑。ES默认对所有字段都建了索引，所以比较适合复杂的检索或全文检索。
读写方式
存储方式和读写方式很大程度上决定了系统的吞吐，本节主要介绍MySQL、HBase、ES各自是如何读写数据的。
先说说MySQL，MySQL的InnDB中的数据是按主键的顺序依次存放，主键即为聚簇索引，索引采用B+树结构进行组织。
从图中可以看出，数据是按聚簇索引顺序依次存放，假设下面一些场景：
InnoDB中主键即为聚簇索引，假如根据主键查询，聚簇索引的叶子节点存放就是真正的数据，可以直接查到相应的记录。
假如是二级索引查询，那么需要先通过二级索引找到该记录的主键，然后根据主键通过聚簇索引找到对应的记录，这里多了一个索引查找的过程。
顺序插入：因为InnDB的数据是按聚簇索引的顺序依次存放的，如果是根据主键索引的顺序插入，即插入的数据的主键是连续的，因为是顺序IO，所以插入效率会较高。
随机插入：假如每次插入的数据主键是不连续的，MySQL需要取出每条记录对应的物理block，会引起大量的随机io，随机io操作和顺序io的性能差距很大，尤其是机械盘。
（kafka官网提到一个机械盘的顺序写能达到600M/s，而随机写可能只有100k/s。As a result the performance of linear writes on aJBODconfiguration with six 7200rpm SATA RAID-5 array is about 600MB/sec but the performance of random writes is only about 100k/sec—a difference of over 6000X.这也是为什么HBase、ES将所有的insert、update、delete操作都统一看成顺序写操作，避免随机io）
Note：这也是为什么MySQL的主键通常定义为自增id，不涉及业务逻辑，这样新数据插入时能保证是顺序IO。另外MySQL为了提高随机IO的性能，提供了insert buffer的功能。
update和delete如果不是顺序的话，也会包含大量的随机io，当然MySQL都针对随机IO都进行了一些优化，尽量减少随机IO带来的性能损失。
HBase不支持二级索引，它只有一个主键索引，采用LSM树。
HBase是一个分布式系统，这点跟MySQL不同，它的数据是分散不同的server上，每个table由一个或多个region组成，region分散在集群中的server上，一个server可以负责多个region。
这里有一点需要特别注意：table中各个region的存放数据的rowkey（主键）范围是不会重叠的，可以认为region上数据基于rowkey全局有序，每个region负责它自己的那一部分的数据。
假如我们要查询rowkey=150的这条记录，首先从zk中获取hbase:meta表（存放region和key的对应关系的元数据表）的位置，通过查询meta表得知rowkey=150的数据在哪个server的哪个region上。
上图粗略的展示了HBase的region的结构，region不单单是一个文件，它是由一个memstore和多个storeFile组成（storeFile上的上限可以配置）。插入数据时首先将数据写入memstore，当memstore大小达到一定阈值，将memstore flush到硬盘，变成一个新的storeFile。flush的时候会对memstore中的数据进行排序，压缩等操作。可以看到单个storeFile中的数据是有序的，但是region中的storeFile间的数据不是全局有序的。
这样有的好处就是：不管主键是否连续，所有的插入一律变成顺序写，大大提高了写入性能。
看到这里大家可能会有一个疑问：这种写入方式导致了一条记录如果不是一次性插入，很可能分散在不同的storeFile中，那在该region上面查询一条记录时，怎么知道去找哪个storeFile呢？
答案就是：全部查询。HBase会采用多路归并的方式，对该region上的所有storeFile进行查询，直到找到符合条件的记录。所以HBase的拥有很好的写入性能，但是读性能较差。
当然HBase也做了很多优化，比如每个storeFile都有自己的index、用于过滤的bloom filter、compaction：按可配置的方式将多个storeFile合并成一个，减少检索时打开的文件数。
HBase将更新和删除也全部看做插入操作，用timestamp和delete marker来区分该记录是否是最新记录、是否需要删除。也正是因为这样，除了查询，其他的操作统一转换成了顺序写，保证了HBase高效的写性能。
ElasticSearch
ES的也是一个分布式系统，与ES类似的还有一个叫solr的项目，都是基于lucene的全文检索分布式框架，有兴趣的可以去lucene官网了解，这里就不做对比了。
上如展示了ES和传统数据库的概念对比。下面的介绍中，统一使用index对应DB中table，doc对应table中的记录，field对应row中的一列。
ES集群由一个或多个node组成，一个node即为一个ES服务进程。一个index由多个分片shard组成，shard分散在各个node上面，每个shard都采用lucene来创建倒排索引，维护各自的索引数据。
图中的一个小方框即为一个shard，出于容灾考虑，每个shard都会有多副本，副本个数可以配置，默认为2，绿色的即为primary shard，灰色的即为replica shard。
先来说说写入吧，由于有多个shard，请求过来时，如何判断写入到哪个shard呢，ES中每个doc都会有一个唯一id，默认会对id取hash值，根据shard的个数mode到对应的shard上，默认情况下shard中的数据id不是全局有序的，这点和MySQL、HBase有很大区别。
ES的写入和HBase有些类似，也是将所有的写操作变成顺序写，也是先将数据写入内存，然后一段时间后会将内存数据flush到磁盘，磁盘的索引文件会定时进行merge，保证索引文件不会过多而影响检索性能。
另外提一点,数据存入ES后并不是立马就能检索到，这点跟MySQL 和HBase，或者说跟数据库系统是完全不一样的。主要是因为由于inverted index结构的复杂，需要一个专门的indexReader来查询数据，但是indexReader是以snapshot的方式打开的索引，也就是说indexReader看不到之后的新数据。所以ES提供了一个refresh功能，refresh会重新打开indexReader，使其能够读到最新的数据。默认refresh的间隔是1s，所以ES自称是近实时检索功能。
说到顺序写,这时候大家可能会想：那ES的写入速度和HBase差不多喽？
那，其实不是的，不止不如HBase而且差的还不是一点点，因为ES多了两个最关键的步骤：build index和refresh index！这两个过程是很耗时的:
build index时需要分词、计算权重等复杂的操作（对inverted index创建，检索感兴趣的，可以参考《信息检索导论》）。
而refresh会重新打开index,这两个过程加起来导致ES接收文档的速率并不高（可以通过bulk方式来加快数据导入）。但也正是因为这些过程才使ES有强大的检索功能。（虽然我insert慢，但是我花样多呀^ ^）
每个node都可以接收读request，然后该node会把request分发到含有该index的shard的节点上，对应的节点会查询、并计算出符合条件的文档，排序后结果汇聚到分发request的node（所以查询请求默认会轮循的将发送到各个节点上，防止请求全部打到一个节点），由该node将数据返回给client。（ES也支持指定shard查询，默认是根据文档id进行路由，相当于主键查询，但是假如不能确定数据在哪个shard上时，还是需要查询所有shard）
这里要强调一下，由于ES支持全文检索，根据inverted index的特性，大部分情况下，一个关键字对应了很多的doc，如果全部返回，数据量较大，会对集群造成较大压力，所以ES默认只返回权重最高的前20条记录（可配置），也可以通过scroll功能获取全部数据。类似的场景跟我们平时使用baidu、google是一样的，我们使用搜索引擎时，往往是希望得到关联性最强的top N文档，并不关心全部文档有多少个，这也是为什么要计算权重的原因。
现在的ES的功能越来越丰富，不仅仅包含全文检索的功能，而且还有统计分析等功能，说它是全文检索框架吧，它比全文检索功能要丰富，说它是数据库吧，但是它不支持事务，只能说现在各个框架之间的界限越来越模糊了。
ES的更新和删除和HBase类似，也是全部看做是插入操作，通过timestamp和delete marker来区分。
又到了问题环节 ：
既然这种将更新删除统一变成顺序写的方式能够提高写性能，那它难道没有什么坏处吗？
答案是肯定有的呀，这种方式能够有效的提升写性能，但是存在一个很大的问题就是后台经常会需要merge，而merge是一个非常耗资源的过程，对于某些稳定性要求较高的业务来说，这是不能接受的，但是不merge的话，又会降低查询性能（过多的小文件影响查询性能）。目前通用的做法是尽量选择业务低峰期进行merge操作。
数据库系统，数据的完整性和一致性是非常重要的问题，数据库进程挂了，可以恢复，但是数据丢了，就再也找不回来了。下面说说各个系统的容灾方式。
问题又来了：写log的话，对性能影响会不会很大？其实多少还是有点影响的，不过log文件是顺序写入，相对来说为了保证数据完整性，这点性能损失还是可以接受的。实际上，正是因为log影响了数据库的写入性能，InnoDB通过Buffer Pool机制，巧妙地将大部分随机写入优雅地只让其发生在内存中，所以从这个角度而言，写log反而有可能提高了数据库的性能（Buffer Pool的功劳）。
单机情况下，MySQL 的InnoDB通过redo log和checkpoint机制来保证数据的完整性。因为redo log空间有限，并且不宜设置大，防止占用过多磁盘空间，并且在恢复时会特别慢，InnoDB通过checkpoint来解决了这些问题。
checkpoint机制保证了之前的log数据一定已经刷回磁盘，当数据库宕机时，只需要将checkpoint之后的log回放即可，数据库会定时做checkpoint，这样就保证了数据库恢复的效率。
但是考虑到如果硬件故障时机器无法启动，或者磁盘故障时数据无法恢复，checkpoint+redo log方案也就不起作用了，为了防止这种故障，MySQL还提供了master-slave和group replication 集群级别的容灾方案。
master-slave架构主要思路是：master负责业务的读写请求，然后通过binlog复制到slave节点，这样如果主库因为不可抗拒因素无法恢复时，从库可以提供服务，这里我们用了“复制“这个词，而不是”同步“，因为基于binlog复制的方案并不能做到主从数据强一致，这种主从复制方式也导致主库挂掉之后从库有可能丢失少量的数据。
正是因为主从架构存在数据不一致的问题，所以MySQL5.7出现了mysql group replication方案，mgr采用paxos协议实现了数据节点的强同步，保证了所有节点都可以写数据，并且所有节点读到的也是最新的数据。
HBase的容灾和MySQL的单机容灾有些类似，但具体实现上还是很有自己的特点。在介绍HBase容灾前，我们先来了解一下HBase和HDFS的关系：
HBase中的数据都是存放在HDFS上，可以简单理解HBase分为两层：一层为nosql service（即提供分布式检索服务），一层是分布式文件系统（数据真正存放的位置，目前采用HDFS）。HBase中region分布在不同的regionserver上，client端通过meta表来定位数据在在哪个regionserver的region上，然后获取数据，但是数据有可能并不一定在该regionserver本地保存，每个region都知道自己对应的数据在HDFS的哪些数据块上，最后通过访问HDFS来获取数据，尤其当HBase和HDFS部署在不同的集群上时，数据的读写完全是通过RPC来实现，为了减少RPC的开销，保证服务稳定，往往会将HBase和HDFS部署在同一个集群。
同理，当一个regionserver挂了，region可以快速切换到别的regionserver上，因为只涉及到回放Log，并不会移动已经落盘的数据，而且HBase也会控制log的大小，来减少恢复时间。
HBase也是采用写log的方式防止数据丢失，数据写内存的同时，同时也会写入HLog，HLog也是存储在HDFS上，写入HLog后才会认为数据写成功，某个regionserver挂掉之后，master将故障机器上的regions调度到别的regionserver上，regionserver通过回放HLog来恢复region的数据，恢复成功后，region重新上线，由于log是直接写在HDFS上，所以不用担心单个节点挂掉log数据丢失的问题。
这里引出一个问题：回放HLog的时候，正在被恢复的region会短时间不可用，直到HLog回放成功。HBase1.0版本中加入了region replicas功能，也就是提供一个slave region，当主region挂掉的时候，依然可以通过slave replicas来读数据，但是slave不提供write，而且slave replicas和primary region并不是强同步的，并不一定总能读到最新的数据，所以开启该功能时，也要考虑自己业务是否必须要求强一致。
HBase也提供了cluster replication，目的是为了做机房级的容灾，boss说现在cluster replication功能还有些bug，目前也在积极优化改进，相信以后会cluster replication会越来越完善。
ElasticSearch
ES的容灾也是采用写log的方式，与HBase不同的是，ES的节点保存各自的log，这点跟MySQL类似，log是存放在本地的，这也就存在和MySQL一样的问题，假如机器宕机或硬盘故障，log数据也会丢失，所以index每个shard也有主备，默认配置是一个primary shard，一个replica shard，当然也可以配置多个replica。
默认情况下：primary shard首先接收client端发送过来的数据，然后将数据同步到replica shard中，当replica shard也写入成功后，才会告知client数据已正确写入，这样就防止数据还没写入replica shard时，primary挂掉导致的数据丢失。
又到了提问环节，如果有一个replica节点出了问题，比如网络故障无法写入，那岂不是数据一直写入不成功了？所以ES的master维护了一个in-sync set，里面保存了目前存活、且与primary同步的replica集合，只要set中的replica同步完成即认为数据写入成功。考虑到一种情况：所有的replica因为网络故障都下线了，in-sync set此时为空，数据只在primary中保留一份，很有可能因primary故障而导致丢数据，所以ES新增了wait_for_active_shards参数，只有当存活的replica数大于该参数时，才能正常写入，若不满足，则停止写服务。
（这是5.X版本的实现，由于ES版本更新过快，这和2.X之前的版本有些差异，5.X中in-sync set的方式和kafka的容灾模式非常类似，但和kafka有一点区别：ES的primary负责写服务，但是primary和replica都可以提供读服务，而kafka只有primary partition提供读写服务，replica只是同步primary上的数据，并不提供读。具体为什么kafka不用replica提供读服务，大家可以思考一下哈。而ES 2.X之前版本的容灾更像zk，采用quorum的方式，如果不对请指正）
说了这么多，其实还是希望对MySQL，HBase，ES各自的实现做下对比，方便我们根据业务特点选择最合适的存储、检索方案。下面说一下笔者在工作中使用的经验：
MySQL在三款中最为成熟，而且支持事务，支持二级索引，容灾备份方案也最为成熟，所以线上核心业务MySQL是不二之选（当然如果不差钱，Oracle也挺不错，而且出问题自己解决不了的话，打电话就可以了，手动斜眼）。
HBase因为其强大的写入能力和水平扩展能力，比较适合存储日志，用户行为等数据量比较大的数据，这种数据一般不涉及事务级别的读写，对二级索引的需求也不是很高。而且HBase的主键不像MySQL，往往是涉及到业务逻辑的，如果查询条件单一的话，可以把直接把需要查询的字段作为主键的一部分，类似MySQL的联合索引，来提供检索功能。
ES现在不仅提供全文检索，还提供统计功能，并且提供的restful接口非常好用，配上kibana还可以进行图形化展示，第三方插件也很丰富。虽然ES可以水平扩展，但是考虑到ES的大部分检索都会检索该index的所有shard，如果单个index数据过大，性能多少也会受到影响，所以单个index的大小最好控制在一定的范围，比如存储用户行为日志的index，可以每隔一段时间归一次档，创建新的index，做到冷热分离。而且ES也可以作为MySQL或HBase的索引来使用，虽然MySQL也有索引功能，但是过多的索引往往会拖累MySQL的性能，并且线上MySQL数据库一般也不允许执行统计类的SQL，这时可以用ES辅助实现统计，HBase因为只有主键检索，所以更需要二级索引的功能。
举一个笔者前司组合使用的场景：trace系统的log数据以HBase作为主要存储，同时最近三个月的数据也在ES里面保留一份，ES主要用来完成各种复杂检索、统计。但数据同步需要业务自己实现，当然trace业务对一致性要求不那么高，也可以忽略这个问题。
tip：将数据库的数据向ES中同步的时候，因为网络延迟等问题，到达的顺序可能会乱序，这时老数据有可能会覆盖新的数据，ES提供了一个version功能，可以将数据的timestamp作为version值，防止旧version的数据覆盖新version的数据。
传统的关系型数据库有着强大的事物处理能力，满足了大部分线上业务需求，但是水平扩展性一直是一个头疼的问题，NoSql数据库虽然解决了水平扩展问题，但是功能太单一，现在越来越多的公司开始着手研究新一代NewSQL数据库，结合了关系型数据库的优点外还拥有水平扩展能力，比如淘宝的Oceanbase，PingCAP的TiDB，国外的CockroachDB，让我们做好拥抱NewSQL的准备吧。