#日志组件选择指南

安装日志组件时，平台提供了两种日志存储组件供您选择：ElasticSearch 和 Clickhouse。本文将详细介绍这两种组件的特点及适用场景，帮助您做出最合适的选择。

#架构对比

#ElasticSearch 架构

ElasticSearch 是基于 Lucene 构建的开源分布式搜索引擎，设计用于快速全文搜索和分析。其优势包括：

• 高性能搜索：支持实时搜索，能够快速处理海量数据。
• 灵活的查询能力：提供强大的查询 DSL，支持复杂查询需求。
• 可扩展性：可根据需要轻松水平扩展，适用于各种规模的应用。
• 多样化数据支持：能够处理结构化和非结构化数据，应用广泛。

#Clickhouse 架构

Clickhouse 是一款高性能的列式数据库，专为在线分析处理（OLAP）设计。其优势包括：

• 快速数据处理：通过列式存储和数据压缩支持快速查询和分析。
• 实时分析：能够处理实时数据流，适合实时数据分析场景。
• 高吞吐量：针对大规模数据写入和查询性能进行了优化，非常适合大数据场景。
• 灵活的 SQL 支持：兼容标准 SQL，易于上手，降低使用门槛。

#功能对比

	Clickhouse	Elasticsearch	说明
高可用性	支持	支持
可扩展性	支持	支持
查询体验	较弱	较强	Elasticsearch 基于 Lucene 语言提供更强大的搜索能力，而 Clickhouse 仅支持 SQL 查询，限制了其搜索能力。
资源使用	低	高	在相同性能需求下，Clickhouse 所需资源少于 Elasticsearch。例如，支持每秒 20,000 条日志时，Elasticsearch 需要 3 个 es-master 和 7 个 es-node（2c4g+8c16g），而 Clickhouse 仅需 3 个 2c4g 副本。
性能	高	低	在相同资源条件下，Clickhouse 支持的日志量远超 Elasticsearch。
社区活跃度	中等	高	Elasticsearch 社区活跃且文档丰富，而 Clickhouse 社区正在成长和完善中。

#选择建议

• 如果您习惯使用 Elasticsearch 并且对 Lucene 语言依赖较高，建议继续使用 ACP Log Storage with ElasticSearch 插件。

• 如果您依赖平台的 Jenkins pipeline 或服务网格功能，建议继续使用 ACP Log Storage with ElasticSearch 插件。

• 如果您对日志组件的性能和资源消耗有较高要求，但对日志查询需求较为基础，建议选择使用 ACP Log Storage with Clickhouse 插件。