日常我们在开发中，随着业务需求的变更，重构系统是很常见的事情。重构系统常见的一个场景是变更底层数据模型与存储结构。这种情况下就要对数据进行迁移，从而使业务能正常运行。
背景如下：老系统中使用了mongo数据库，由于目前缺乏运维人员，故需要将数据迁移到其他库中。
本文主要介绍技术数据迁移前技术选型。
对于NoSQL数据库，首先想到的MongoDB、ElasticSearch、Redis、HBase、ClickHouse，对于这五种数据库，到底该选择哪个？想必这是开发者在技术选型上遇到的难题。下面就先介绍下这五种热门数据库的优缺点及应用场景，更深刻的理解这几种数据库的特点，然后作出正确的数据库选择。
MongoDB
MongoDB最大特点是表结构灵活可变，字段类型可随时修改。MongDB中的每一行数据只是简单的被转化为JSON格式后存储。缺点当然是在多表查询、复杂事务等高级操作上表现欠佳。
Redis
对于redis，在研发项目中使用的就太多了，一般搭建的是Cluster集群模式，实现了分布式存储，在保证高可用中引入了主从模式。在使用过程中需要关注redis的热key问题（针对于这一点，目前我开发了热key探测，适量增加应用本身些许内存就彻底解决该问题，后续有详细的博文进行介绍）及大key问题。
ElasticSearch
ElasticSearch是一个近实时的分布式搜索分析引擎，它的底层存储完全构建在lucene之上， 其特点就是搜索，因此ES的方方页面也都是围绕搜索设计的。ES除了搜索外，还会自动的对所有字段建议索引，以实现高性能的复杂聚合查询，因此只要写入ES的数据，无论再复杂的聚合查询也可以得到不错的性能。
ES的写入，会经历write -> refresh -> flush -> merge等过程，只有refresh到文件缓存后，才能搜索可见，因此我们说ES是近实时搜索而非实时的原因。ES为了减少磁盘IO保证读写性能，每隔5s才会把lucene里的Segement进行持久化，为了保证数据不丢失，也借鉴了数据库的处理方式，增加了TransLog模块，在每一个shard中，写入流程分为两个部分，先写入luncene，再写入transLog（这里与Mysql中的WAL是相反的，留个思考题，Why?)
Es在变更主要时，采用『先查原记录-生成新记录-删除原记录-写入新记录』的方式，如果有冲突，通过版本号解决 ；对于ES的读，这里就不详细介绍。
总得来说，Elasticsearch的并发处理能力立足于内存Cache，比较依赖内存的，并且对内存的消耗较大，属于高硬件资源消耗，在性能优化方面，除了机器本身的性能，JVM调调优外，还可以结合业务采取数据预热、冷热分离、读写分离等等。
HBase
HBase是一种构建在HDFS之上的分布式、面向列的存储系统，每一行数据都有rowKey，在HBase系统架构中，有client、hMaster、hRegionServer、HRegion、Store、HLog、MemStore、StoreFile、hFile等概念，此处不再详述。本质上讲，HBase相当于把逻辑的一张大表按照列族分拆成若干小表分别进行存储，对于行簇当达到一定数量后也会再被拆分，这种存储特性带来了海量数据规模的支持和极强的扩展能力，缺点就是对于复杂的查询（如查询条件涉及多列或无法获取查询的rowKey）时查询效率是相当低下的。另外，hBase在数据写入时默认wal，然后是memstore即数据持久化，与es相比，可以保证写后立即查询到数据。
优点：
(1) 继承了hadoop项目的优点，适合对海量数据的支持
(2) 极强的横向扩展能力
(3) 使用廉价的PC机就能够搭建起海量数据处理的大数据集群
缺点：
对数据的读取带来了局限，只有同一列族的数据才能够放在一起，而且所有的查询都必须依赖于key，这就使得很多复杂的查询难以实现
应用场景：
由于列式存储的能力带来了海量数据的容纳能力，因此非常适合数据量极大、查询条件简单、列与列之间联系不大的场景
ClickHouse
ClickHouse是战斗民族Yandex开发的完全列式存储计算的分析型数据库。与ES的写入相比，CK所有的数据写入时直接落盘，同时也就省略了传统的写redo日志阶段。在极高写入吞吐要求的场景下，es和CK都需要为了提升吞吐而放弃部分写入实时可见性。只不过CK主推的做法是把数据延迟批量写入交给客户端来实现，在多副本同步上，CK依赖于zk做异步的磁盘文件同步(data shipping)，而es是实时同步（即写入请求必须写完多个副本才会返回，因此副本的数量对es的写入性能也是有影响的）。
上面提到CK是分析型数据库，这种场景，数据一般是不变的，因此CK对update、delete的支持较弱（通过alter方式异步实现）。
| HBase | ClickHouse | |
| 数据存储 | Zookeeper保存元数据，将数据写入HDFS中（非结构化的数据） | Zookeeper保存元数据，数据存储在本地，且会极致压缩 |
| 查询 | 使用Phoenix协助处理器 | 高效的查询能力 |
| 数据读写 | 支持随机读写，删除。更新操作是插入一条新的timestamp的数据 | 支持读写，但不能删除与更新 |
数据迁移方案：
在mongo数据迁移的过程中，上述哪一种存储方案都存在缺点，即然一种存储方案都不能有效解决，最好的方式就是组合，吸取每种存储的做点。目前存储在mongo的数据，属于读多写少的场景，数据量大，查询字段较固定，同时没有提供全文检索功能。
在迁移过程中对es与hbase的查询写入性能进行了对比，考虑到写入的数据能实时查询，es主动开启refresh，对于单key的写入，hbase的性能在4-10ms，而es在130-140ms；对于单key的读性能，hbase首次读在40ms左右，加载到内存在5-10ms左右，对于es首次读360ms，加载到内存是10-12ms；对于es，refresh的开启与否，对性能的影响也是较大，默认模式，写性能大约10-12ms左右，同样读性能也会受写时merge对IO等的影响。
考虑到降本等因素，最终选择的方案是mysql+hbase。其中mysql采取分库策略，存储查询的关键字组合+rowkey，hbase中保存文档的具体内容。
hbase非常适合存储PB级别的海量数据(百亿等级级条记录），如果根据rowKey来查询，能在几十到百毫秒内返回数据。另外，由于业务本身的特点，存放在hbase中的列属性主要包含两类数据，这两类数据适用于的业务场景也不同，列簇机制是最优选择。
总结
技术本身没有优劣之分，每种技术都是由业务决定的，最适合业务的技术才是最有价值的技术。
