虚心求教，数据量上亿的爬虫数据用什么该用什么数据库呢

[morost]

本来数据量小的时候用的就是 MySQL ，后来爬虫做过升级后，无论是广度和深度都有了改进，数据量慢慢已经来到了亿级，查询越来越慢，只能一直加索引来加快查询速度，但是这不是长久之计，准备从数据库上改善这个问题。

希望更换一个对于大数据量支持友好的数据库，奈何本人这方面了解的确实不多，希望各位 v 友给点建议。

谢谢大伙的建议，爬虫这边与数据库这边确实不太熟，半路做的东西，认真听取了各位朋友的建议，现在第一是优化 MySQL 现有的查询吧，其次我会好好去了解大家提出来的其余的方案，斟酌一个最适合的。感慨自己需要学的东西还有很多。

[pota]

放 es 里面？

[tikazyq]

mongodb

[me1onsoda]

tidb?

[sagaxu]

索引质量低导致查询慢，索引太多导致插入慢，换 DB 可能解决不了

[gazi]

不知道数据特性和数据结构，是否经常删改，经常聚合分析，使用场景也不清楚 不好推荐。
我们在用 Clickhouse, 朋友在用 StarRocks 。可以了解对比一下

[morost]

@sagaxu 是数据量大—①—>查询慢—②—>加索引，这个逻辑链，现在想解决第一个传导逻辑。

[sagaxu]

数据量大查询慢，是因为索引质量低

[morost]

@gazi 图片和视频（均为链接）数据，使用场景目前最主要是就是下载和更新状态

[morost]

@sagaxu #7 那只需要建立高质量索引就不需要更换 db 了这个意思嘛，我一开始是认为 MySQL 对于大数据量的支持不是很友好才想要更换 db 的

[KongLiu]

考虑一下分库分表？

[morost]

@KongLiu 产品设计导致只能放在一张表里，哎

[morost]

@pota 谢谢回答，我去调研一下

[morost]

@me1onsoda 谢谢回答， 我去调研一下这个 db

[morost]

@tikazyq 我自己这边找的方案现在是在 mongodb 和 PostgreSQL 之间比较，那我先去看看 mongo

[keyfunc]

分布式数据库

[morost]

@keyfunc 老哥细说一下呢

[gazi]

@morost 这个场景不太适合，Clickhouse 和 StarRocks 。另外上亿数据量对于 mysql 还不算大数据。 我感觉也是先优化索引比较好。ES 也比较合适，可以等数据量再大的时候换 ES 。

[morost]

@gazi #17 谢谢解答，我这就去优化一下索引相关

[BeijingBaby]

才亿级别，直接 clickhouse 吧，百亿都没问题。

[Jinnrry]

换 starrocks
1.兼容 mysql 协议，代码完全不用改
2.才亿级数据，对 sr 来说就是毛毛雨，都不够热身

缺点
成本高很多

[lasuar]

海量数据（上亿）的查询问题，用 clickhouse 、tidb 、aliyun 的 adb ，来自 [实际经验] 。

[vivisidea]

tidb ？

[esee]

亿级就慢了吗?我用的阿里云的 rds mysql 的 1H1G 的入门款，有个表三四亿的数据量感觉也没啥影响。。不过我没啥联表的操作

[iroha239]

clickhouse 吧

[roundgis]

@esee 爬蟲數據庫理論上也不會有 join

[LeegoYih]

ClickHouse

[xieren58]

postgresql , 上亿够用...

[june4]

才亿级，我的 mysql 单表几亿，一点都不慢。做好索引是关键。

[mayli]

无脑 es 吧，数据量大了 水平扩展起来也方便。
或者 Cassandra 这种。

[opsaid]

clickhouse 好用高效

[defunct9]

mongo

[1018ji]

hbase ？

[cathub86]

ck

[nicholasxuu]

hbase(支持大数据的 mysql 替代)
clickhouse(便宜高性能的 es 替代)

[kemistep]

clickhouse, 爬虫为什么要更新数据，全部存起来，用 sql 过滤数据，上百亿都么有问题

[justplaymore]

表结构、索引、查询语句先提供出来，要看你的需求场景是否是 mysql 擅长的，任何数据库都有自己擅长的领域，如果实在是需求和数据不匹配的话，才需要去考虑换数据库，换数据库还会有数据迁移的问题，上亿数据的迁移方案你有考虑过吗？

[cbythe434]

什么查询场景？ mysql 做文本召回？ kv 查询直接 kv 存储不就行了

[yh7gdiaYW]

强推 starrocks ，组里落地效果非常好

[GeekGao]

只要不较劲，mongodb 就够了

[yh7gdiaYW]

@justplaymore "上亿"这个数据量太小了，哪需要专门考虑什么方案

[smallparking]

greenplum 分布式数据库了解一下

[user919lx]

我在数据公司待过，有专门的爬虫团队和数据开发团队，我们用的方案，最早是 Cassandra ，然后是 TiDB ，最后换成了 HBASE 。
Cassandra 不说了，只是早期过渡方案。
TiDB 的好处是我们和 PingCAP 有交情，技术支持比较到位，而且 MySQL 协议处理方便。缺点就是需要每天增量同步到 Hadoop 集群。
HBASE 则是因为我们后来数据量上来了，用 HBASE 方便在 Hadoop 集群框架下进行处理。

如果你有很多基于 SQL 的分析任务已经在运行了，选择 TiDB 是最好的，迁移成本极低。
如果你有 Hadoop 集群了，MySQL 只用于临时存储爬虫，那可以换成 HBase

[user919lx]

对了，如果十分追求分析性能，Clickhouse 是正确的选择。但是我们一般把 Clickhouse 用于最后使用的终端，与爬虫数据存储是隔离开的，我们的链路大致上是：爬虫原始数据存储（ HBase 或 TiDB) -> 数仓处理和存储(Hadoop 集群) -> 供各应用使用的数据集市(Clickhouse)，就算你不使用 Hadoop 来处理数据，读写分离也是很重要的。混在一起的话读写都会被拖慢

[wupher]

MySQL 单表上亿也不差的。

如果换 No SQL ，比如 MongoDB 上亿走个 sharding / replica 也没啥问题。

关键还是要看需要怎么新增，怎么查。

[feiniu]

之前公司（爬虫公司），数据也是放在 Hbase 里面的

流程和 @user919x 类似的

[chenfang]

我提一个 Doris 分布式数据库,之前公司用过 tidb 但是跟 mysql 还是有比较大的差距,迁移不过去....

后来用了 Doris,总的来说还行,1T 数据量的表也能嗖嗖的出结果

不过分布式数据库,重在分布式 成本也会上涨,这个事情也要考虑

[rockxsj]

redis

[iyaozhen]

得先看看公司预算

tidb 那玩意搭一个最小集群，都不是一个小公司能承受得了的

[janus77]

先做常规优化吧，索引、分库分表什么的，然后不知道你的业务细节，是否可以加 cache 层，冷热数据分离等方案，亿级别的话努努力是没必要换数据库的

[fengfisher3]

@yh7gdiaYW
@Jinnrry
请问你们的 starrocks 的版本是什么，是 2.x 还是 3.x ，我们的 3.1.x 我想升级一下，但不知道哪个版本更稳定，更好。

[rust]

我们以前爬过某音的视频 meta 数据,大概 6 亿多,放在 MongoDB 里边,跑数据库的机器的 RAM 大概 1T, 然后索引就有 700 多 G, 硬盘占用大概 7.2T 左右,固态阵列. 秒查~

[securityCoding]

clichhouse 吧 ,不过使用场景不同直接一份 kafka 分发出去分别落库吧

[wenxueywx]

现在 mysql 使用的磁盘都说 ssd ，亿级数据，只要使用姿势正确完全没有问题
建议先优化原 db
前面也有老哥说了，不清楚你的数据结构，使用场景是这些确实不好推荐

[likeman]

@morost 如果一定要是一张表，可以看看 postgres 的 table partition ，本质是一个大表，但是可以根据 partition 规则切分为若干个小表(显示还是一个大表)，这样索引数据也小了，插入查询也快得多

[phrack]

这点数据量如果不是数据结构很复杂的，mysql 不是瓶颈

[perpetually]

starrocks

之前公司 10 几亿的咨询数据都是放在这里面，查询速度还可以

[zhaopy4721]

你从 mysql 迁移考虑一下 doris 吧

[hangszhang]

我就好奇，你们这种说几亿条数据，mysql 也不慢的，是只用主键索引检索数据么？

[Jinnrry]

@fengfisher3 我们是 2.5.12 ，但是我们有自己的 SR 研发团队和运维团队，我只管存数据，查数据就行。其他的直接提工单摇人就行

[changdy]

嘲讽一波 ...
楼上大部分上来就让楼主换数据库的 对数据库 对大数据 完全是一点都不了解..

建议 op 好好了解下瓶颈在哪里 .表设计表结构是不是有问题.. 查询方式是不是有问题.

这些才是问题的解决思路, 而不是上来就换个数据库 ..

[raptor]

上亿对 mysql 来说压力不算大，优化一下库结构，优化一下查询应该就能解决，或者直接加点硬件（加内存和 CPU 或者换更快的 SSD ），钱能解决的都不是问题。

[thedog]

加个 redis 做去重缓存，具体字段随便放哪个数据库

[DeWjjj]

@morost mongo 切到 syscylla 就行了。

[caola]

kvrocks ，可以说是 redis 硬盘版，速度大概是 redis 的一半左右，如果 nvme 硬盘还有提升空间

[justplaymore]

@yh7gdiaYW 异构数据迁移方案呢？是否支持平滑迁移？服务替换数据源的过度方案？这些都是要考虑的事情。看楼主的描述，基本可以确定对数据库是不怎么熟悉的，更不要说数据迁移要注意哪些事情了。如果你是非常熟悉各种数据库的，那对你来说当然算不上“方案”，因为你已经有过丰富的经验了，对于楼主来说就是完全陌生的领域，那我在回复楼主的时候指出要注意数据迁移方案，有什么问题呢？我又不是对那种有丰富数据库使用经验的人说的。

[fengfisher3]

@Jinnrry 好强，看来是大企业，我们只是几十人的小公司，自己搭建和使用的而已。

[yiyufxst]

亿级理论上 MySQL 也还好啊，是否是 SSD 硬盘？索引优化
爬虫感觉更适合 MongoDB 这种文档型数据库，随时加个字段页无所谓，MongoDB 建好索引十来亿问题也不大，不过没索引就很慢

[EndlessMemory]

我之前公司用的 elasticsearch

[luofuchuan668]

@justplaymore 点赞👍

[hewiefsociety]

其实 Mysql 也行

[morost]

谢谢大伙的建议，爬虫这边与数据库这边确实不太熟，半路做的东西，认真听取了各位朋友的建议，现在第一是优化 MySQL 现有的查询吧，其次我会好好去了解大家提出来的其余的方案，斟酌一个最适合的。感慨自己需要学的东西还有很多。

[morost]

@justplaymore #36 感谢老哥的解答，我们已经在复盘了

[morost]

@user919lx #43 谢谢！这个建议很实用！我们会把这个链路考虑进去的

[layxy]

mongo 或 es 比较省事

[v2yllhwa]

postgresql 自带的分表，逻辑上可以当成一张表用

[Mogamigawa]

最后选择了什么，分享一下，让我也学习一下

[Mogamigawa]

https://pigsty.cc/zh/blog/pg/just-use-pg/