千万级数据查询，CK、ES和RediSearch到底谁更靠谱，真有那么神吗？

最近在网上看到不少文章，标题都挺唬人的，亿级数据毫秒响应”、“比ES快XX倍”，主角往往是ClickHouse、Elasticsearch和RediSearch这些技术，很多开发者，尤其是面临业务数据量越来越大的朋友，就会产生疑问：它们到底谁更靠谱？是不是真的像传说中那么神？今天我们就抛开那些复杂的参数,用大白话来聊聊这几个家伙的真实面目。

得搞清楚它们仨的“本职工作”是什么。

你不能拿拖拉机和跑车比谁拉货多，也不能拿卡车和跑车比谁速度快，对吧？这三个数据库也是同样的道理,它们的基因决定了各自最擅长的战场。

• Elasticsearch（ES）：搜索领域的老兵。 它的核心优势就是全文搜索，什么叫全文搜索？就是你在一大堆文章、商品描述、日志信息里，输入几个关键词，它能又快又准地帮你找出来，ES的强项在于它强大的分词能力和相关性评分，比如你搜“苹果手机”，它能理解你找的是“苹果”这个品牌下的“手机”产品，而不是水果摊上的苹果，很多电商网站、日志分析系统（比如著名的ELK栈）都用它，就是看中了它强大的搜索和聚合分析能力，根据IBM开发者社区的文章提到，ES在复杂的查询、过滤和聚合场景下表现非常成熟稳定。

• ClickHouse（CK）：数据分析的怪兽。 它的设计目标非常纯粹：大规模数据的在线分析处理，简单说，它就是为“算数”而生的，当你需要从几亿、几十亿条记录里，快速统计出比如“每个省份的销售额总和”、“最近一周用户活跃度的变化趋势”时，CK的优势就体现得淋漓尽致，它采用列式存储，就像看表格时不是一行行看，而是把每一列的数据摞在一起算，这样做聚合计算（求和、求平均）就特别快，CK不太擅长按单条记录的“键”去快速查询（点查询），也不支持事务，它通常不是业务后台数据库的首选,而是数据仓库和报表系统的核心。

• RediSearch：Redis生态里的搜索模块。 Redis本身是个速度极快的内存键值数据库，而RediSearch是给它加上的一个搜索插件，正因为数据都在内存里，所以它的查询延迟极低，真正能做到微秒级或毫秒级的响应，它的定位很巧妙：为存储在Redis中的海量数据提供快速的二级索引和搜索能力，你有一个巨大的用户信息表放在Redis里，原本只能通过用户ID来查，现在装了RediSearch，你就可以根据用户名、城市、年龄等各种条件进行闪电般的组合查询，它的瓶颈也很明显：内存大小，数据量受限于你的机器内存,成本比较高。

到底谁更“靠谱”？这完全取决于你的“靠谱”标准是什么。

1. 如果你的场景是复杂的全文搜索、日志分析、需要高亮和相关性排序，比如做一个商品搜索系统或者应用内日志查询平台，那么ES是最成熟、最靠谱的选择，它生态完善，功能全面，虽然资源消耗相对大一些，但经过多年实践，稳定性很高，知乎上有多篇技术文章都指出，ES在应对复杂搜索需求时,其功能和生态是其他两者难以替代的。

2. 如果你的场景是海量数据的实时报表、即席查询、OLAP分析，比如分析数亿条用户行为记录生成经营日报，那么CK是当之无愧的性能王者，它的查询速度，尤其是在处理GROUP BY这类操作时，经常能比传统方案快一个数量级，你得接受它在高并发点查询和事务方面的短板，不少数据分析师和工程师在博客中分享，将CK用于用户行为分析、广告投放效果统计等场景,都取得了极佳的效果。

3. 如果你的数据量可控（能装进内存），并且对查询延迟有极致的要求，比如需要做实时的反欺诈规则匹配、游戏内的排行榜和快速检索，那么RediSearch是一个非常犀利的工具，它能提供难以置信的低延迟查询体验，但你必须时刻关注内存使用情况，做好成本规划,Redis官方文档和多个技术博客都强调了其作为内存数据库的超低延迟特性。

它们都很“神”，但“神”在不同的地方。

• ES是“功能全面的搜索专家”，样样精通,尤其擅长文本处理。
• CK是“力大无穷的分析猛将”,算数能力无人能及。
• RediSearch是“快如闪电的内存刺客”,在特定场景下出手如电。

并没有一个能包打天下的万能数据库，在选择之前，最关键的是想清楚你自己的业务场景：数据量有多大？主要的查询模式是什么（是点查、范围查还是聚合分析）？对延迟的要求是多少？硬件预算是多少？理解了这些，你才能判断出哪个工具对你而言是真正“靠谱”的，否则，盲目跟风追求“最快”或“最火”的技术，很可能就会陷入“拿拖拉机跑F1”的尴尬境地。