北京哪家治疗白癜风医院好 https://jbk.39.net/yiyuanzaixian/bjzkbdfyy/1需求分析
1.1分析压测对象
1）什么是ClickHouse和Elasticsearch
ClickHouse是一个真正的列式数据库管理系统（DBMS)。在ClickHouse中，数据始终是按列存储的，包括矢量（向量或列块）执行的过程。只要有可能，操作都是基于矢量进行分派的，而不是单个的值，这被称为矢量化查询执行，它有利于降低实际的数据处理开销。
Elasticsearch是一个开源的分布式、RESTful风格的搜索和数据分析引擎，它的底层是开源库ApacheLucene。它可以被这样准确地形容：
一个分布式的实时文档存储，每个字段可以被索引与搜索
一个分布式实时分析搜索引擎
能胜任上百个服务节点的扩展，并支持PB级别的结构化或者非结构化数据
2）为什么要对他们进行压测
众所周知，ClickHouse在基本场景表现非常优秀，性能优于ES，但是我们实际的业务查询中有很多是复杂的业务查询场景，甚至是大数量的查询，所以为了在双十一业务峰值来到前，确保大促活动峰值业务稳定性，针对ClickHouse和Elasticsearch在我们实际业务场景中是否拥有优秀的抗压能力，通过这次性能压测，探测系统中的性能瓶颈点，进行针对性优化，从而提升系统性能。
1.2制定压测目标
为什么会选择这个（queryOBBacklogData）接口呢？
1）从复杂度来看，接口（queryOBBacklogData）查询了5次，代码如下：
/***切ck-queryOBBacklogData*
paramqueryBO*return*/publicOutboundBacklogRespBOqueryOBBacklogDataCKNew(OutboundBacklogQueryBOqueryBO){log.info("queryOBBacklogDataCK入参：{}",JSON.toJSONString(queryBO));//公共条件-卡最近十天时间String
