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在进行数据查询性能测试的过程中，我的同事幺加明对 ES（Elasticsearch）和 MySQL 进行了相对较大数据量的测试，并整理了相关结果。在得到其授权的情况下，我将此对比案例分享给大家，在此再次向幺加明表示感谢。
一、结论
通过对es和mysql相对较大数据量的测试，得出结果：在Mysql查询使用到合适的索引的条件下，通过mysql得到相应结果的速度要明显优于Es。
二、通过es实现
Es 文档数据模型：
type Content struct {ContentId int64 `json:"id"` // 内容idPermissionType int `json:"permission_type"` // 权限类型 0:公开，1:仅自己可见，2:部分可见，3:不给谁看TopicId int `json:"topic_id"` // 话题idAllowUser []User `json:"allow_user"` // 允许的用户BlockUser []User `json:"block_user"` // 屏蔽的用户
}type User struct {Id int64 `json:"id"` // 用户id
}测试数据量及条件
- 测试 ES 数据量为 2000 万的作品数，5000 的用户量（此用户量与实际情况有出入，理论上应有至少 20 万的用户量）。当设置给部分人可见时，AllowUser 内有 30 个元素；同样，当设置不给谁看时，BlockUser 内也是有 30 个元素。所以对应的总数据量在 3 亿条左右。
查询条件如下：
1、单独查询公开可见数据： 查询时间在275毫秒左右
2、单独查询部分可见数据：耗时70毫秒左右
3、单独查询部分不可见数据：耗时255毫秒左右
4、合并三次查询未一次查询就得到结果的话：耗时428毫秒左右
综上所述 采用 Es最快的响应时间为并行执行每次查询，耗时在300毫秒以内。
三、通过mysql实现
Mysql 表结构如下：
CREATE TABLE `content_permission_1` (`id` int unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键自增',`content_id` int NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '内容id',`permission_type` tinyint NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '权限类型 0:公开，1:仅自己可见，2:部分可见，3:不给谁看 ',`topic_id` int NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '话题id',`user_id` int NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '权限针对的用户id',PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,KEY `idx_content_id` (`content_id`) USING BTREE,KEY `idx_user_id_content_id` (`user_id`,`content_id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='内容权限表（可见设置）'测试条件及数据量
- 测试 MySQL 数据量为 1000 万的作品数据，总共 1.5 亿权限相关数据。
查询条件如下：
1、查询公开数据：耗时21毫秒左右； 使用到的索引为 idx_content_id
2、查询部分人可见： 耗时48毫秒左右； 使用到的索引为 idx_user_id_content_id
3、查询部分人不可见：耗时13毫秒左右；使用到的索引为 idx_content_id
综上所述 采用 mysql最快的响应时间为并行执行每次查询，耗时在50毫秒以内
总结
1.mysql建立合适的索引，避免回表的情况下，其查询性能还是非常优异的。
2.对于 ES 的测试结果，其实并不令人意外。不过，对于 ES 在字典中查找对应 keyword 的具体方式，我充满了好奇。目前我在思考它是否基于二分法进行查找呢？毕竟在面对庞大的数据量时，如果采用二分法，可能会在一定程度上影响查询速度。遗憾的是，目前我还没有找到关于 ES 底层查询原理的详细资料，所以这仅仅是我的一种猜测罢了。倘若让我来编写这样一个程序，在没有更多信息的情况下，二分法或许是我首先能想到的一种实现方式。但我深知，ES 作为一款成熟的搜索引擎，其查询原理必定更加复杂和高效，肯定不仅仅局限于简单的二分法。我期待着深入了解 ES 的底层查询机制，以便更好地理解和应用它在实际项目中的强大功能。这个问题有时间再做深入研究。
通过这次对比测试，我们可以看出在特定的查询场景下，MySQL 在性能上有着明显的优势。然而，ES 也有其独特的应用场景，如全文搜索等。在实际应用中，我们需要根据具体的需求来选择合适的数据库技术，以达到最佳的性能和效果。