博客帖子数据仓库存储分析应选关系型还是NoSQL数据库？

直接选NoSQL方案，关系型数据库不适合你这个场景，原因很实在：

• 你是多来源爬取数据，不同博客站点的字段差异极大：有的带标签、点赞、转发数，有的只有正文和发布时间，关系型数据库需要提前固定表结构，后续新增爬取源就要改表加字段，维护成本极高。
• 你的核心需求是全量数据聚合、文本类分析，关系型数据库（比如MySQL）单表到百万级之后，做全表扫描、多维度聚合的性能会明显下降，做分库分表的运维成本对于个人/小团队来说太高，而且本身没有原生的文本分词、词频统计能力，做热点话题识别要额外搭一堆组件，太折腾。

根据你的核心需求优先级选就行：

• 首选Elasticsearch：完全匹配你当前的热点识别、话题排行需求。它本身是文档型存储，爬下来的异构博客数据不用做复杂的格式清洗，字段不一致也能直接写入，不用提前改表结构；自带的倒排索引、分词能力天生支持文本内容处理，做时间窗口内的词频统计、话题聚类、热度值排序，用原生的聚合查询就能实现，百万级数据的查询响应基本在秒级，开箱就能用，不用额外搭复杂的计算组件。如果要控制成本，超过1年的冷历史数据可以归档到低成本对象存储，不用长期存在ES里。
• 备选ClickHouse：如果你后续还要扩展多维度交叉分析需求，比如按作者、站点、传播路径做复杂的指标统计，可以选这款列式分析型NoSQL。它的聚合查询性能比ES更强，百万级数据的聚合计算基本是毫秒级返回，存储压缩比很高，存全量博客数据的空间成本比ES低一半以上。缺点是原生的文本检索、分词能力比较弱，做热点话题识别需要额外对接分词插件，没有ES开箱即用。
• 避坑提醒：别选MongoDB这类通用文档数据库，它的优势是在线业务的增删改查，做全量聚合、文本分析的性能比上面两个差很多，百万级数据跑全量热点排行的延迟会很高，完全不适合做分析场景的数据仓库。

• 不用完全弃用关系型数据库：可以把爬虫调度配置、最终计算好的热点榜单结果存在MySQL这类关系型库里，这类小体量结构化数据用关系型库维护更简单，核心的原始博客存储、分析计算流程放在NoSQL里，混合架构的成本和维护难度最低。
• 初期不用搭过重的大数据组件：百万级的数据量靠上面推荐的NoSQL本身的计算能力完全能扛，比如用ES按天/小时做词桶聚合，结合站点权重、发布时间、互动量算热度分就能出热点榜单，等后续数据量涨到千万级以上，再考虑对接离线计算组件扩展能力就行。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user3288051