数据建立索引后，使用 32 个客户端对两个单词进行检索，RediSearch 的吞吐量达到 12.5K ops/sec，ES 的吞吐量为 3.1K ops/sec，RediSearch 比ES 要快 4 倍。同时，RediSearch 的延迟为 8ms，而 ES 为 10ms，RediSearch 延迟稍微低些。

RedisJSON 性能数据

根据官网的性能测试报告，RedisJson + RedisSearch 可谓碾压其他 NoSQL

• 对于隔离写入（isolated writes），RedisJSON 比 MongoDB 快 5.4 倍，比 ES 快 200 倍以上
• 对于隔离读取（isolated reads），RedisJSON 比 MongoDB 快 12.7 倍，比 ES 快 500 倍以上

在混合工作负载场景中，实时更新不会影响 RedisJSON 的搜索和读取性能，而 ES 会受到影响。

• RedisJSON 支持的操作数/秒比 MongoDB 高约 50 倍，比 ES 高 7 倍/秒。
• RedisJSON 的延迟比 MongoDB 低约 90 倍，比 ES 低 23.7 倍。

此外，RedisJSON 的读取、写入和负载搜索延迟，在更高的百分位数中远比 ES 和 MongoDB 稳定。当增加写入比率时，RedisJSON 还能处理越来越高的整体吞吐量。而当写入比率增加时，ES 会降低它可以处理的整体吞吐量。

总结

本文从一个业务诉求触发，对「千万量级数据中查询 10W 量级的数据」介绍了不同的设计方案。对于「在 1000W 量级的底池数据中筛选 10W 的数据」的场景，不同方案的耗时如下

1. 多线程 + CK 翻页方案，最坏耗时为 10s~18s
2. 单线程 + ES scroll scan 深翻页方案，相比 CK 方案，并未见到明显优化
3. ES + Hbase 组合方案，最坏耗时优化到了 3s~6s
4. RediSearch + RedisJSON 组合方案，后续会实测该方案的耗时

参考资料：

• https://juejin.cn/post/7103848212154286087
• https://www.infoq.cn/article/wymrl5h80sfawg8u7ede
• https://juejin.cn/post/7042476201574662175

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