建议使用哪个 NoSQL DB 进行多字段搜索 [关闭]

Question

假设我们有一个可以包含 50-60 个字段的文档。例如：

{  
  "priceCurrency": "USD",
  "price": "119.99",
  "priceValidUntil": "2020-11-05",
  "brand": "Acme",
  "logo": "http://www.example.com/logo.png",
  "name": "WidgetPress",
  "category": "Widgets",
  "image": "http://www.example.com/image.jpg",
  "description": "This is an excellent widget with 21 features and 4 colors."
}

现在，在这 60 个字段中，我们可以查询 20-25 个字段。所以这意味着我们需要所有这些字段的索引。

在这些字段上形成的查询可以有相等和不等运算符。查询也可以有 AND/OR/NOT 运算符。

将没有全文搜索要求。

对于这种情况，首选 ElasticSearch 还是 MongoDB？

我在一篇文章中读到，在 mongo 中支持超过 5 个索引可能会使写入变慢。所以在这种情况下，应该首选 ES。

我们的数据大约为 200 GB。 RPS 将是 20,000。`

编辑 Qs - 只是想知道 ScyllaDB 对这个用例有意义吗？

Answer 1

虽然不完全是您问题的答案，this 应该让您了解如何根据功能和非功能需求选择系统。

根据您的主要要求，是的，您不需要对未进行任何搜索的数据进行索引，使用 index option，您可以禁用特定字段的索引（注意默认为 true）。这将减少您的倒排索引大小并提高性能。

第二部分是使用过滤上下文，因为你没有全文搜索的要求，而Elasticsearch在过滤​​上下文中缓存数据，这使得它非常快，不需要引入像Redis这样的外部缓存系统，等等

更多关于过滤器缓存的信息可以在https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-filter-context.html#filter-context找到 官方文档，并引用同一文档：

常用的过滤器会被 Elasticsearch 自动缓存， 以加快性能。

还有，

在过滤器上下文中，查询子句回答“这样做 文档匹配这个查询子句？”答案很简单，是或 否 — 不计算分数。过滤上下文主要用于 过滤结构化数据，例如

此时间戳是否属于 2015 到 2016 年的范围？是状态 字段设置为“已发布”

这似乎是您的确切要求。