資料內(nèi)容：
ElasticSeach核心是從做搜索引擎開(kāi)始，到現(xiàn)在主攻大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，逐步進(jìn)化成了一個(gè)全能型的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，在es諸多優(yōu)
秀的功能中，與很多數(shù)據(jù)產(chǎn)品有越來(lái)越多的交叉競(jìng)爭(zhēng)。
① ES源于Lucene，但完美封裝了Lucene核心庫(kù)，引入分片與副本機(jī)制，
直接解決了集群下性能與高可用問(wèn)題。
② RDBMS數(shù)據(jù)量超過(guò)百萬(wàn)級(jí)千萬(wàn)級(jí)之后性能下降厲害，但ES查詢(xún)性能
高效穩(wěn)定（本質(zhì)上B+樹(shù)算法不如倒排索引算法高效）
③ RDBMS聚合（求sum/avg/count等）性能較低，數(shù)據(jù)量到百萬(wàn)級(jí)、聚
合列增多耗時(shí)越長(zhǎng)，但ES很聚合分析表現(xiàn)更好些。
④ 與文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)Mongo相比，ES的文檔查詢(xún)與聚合性能更強(qiáng)，集群
分片副本的架構(gòu)設(shè)計(jì)更優(yōu)，雖然Mongo支持事務(wù)但一般都不會(huì)使用
MongoDB做事務(wù)開(kāi)發(fā)。
⑤ ClickHouse主要是查詢(xún)分析型DB，上億級(jí)的聚合分析時(shí)要更強(qiáng)于ES。
