1、es不可以一天存百万条数据。es一天最大的存储量是90万条数据，所以es不可以一天存百万条数据。es全称ElasticSearch，是一个基于Lucene的搜索服务器。
2、ES是英文Elasticsearch的缩写，它是一种开源的搜索引擎，同时也是一种分布式文档数据库。这个搜索引擎可以帮助用户快速地搜索和分析大量的数据。ES可以在非常短的时间内从数百万甚至数十亿条数据中找到具有相关性的结果，因此它常被用作日志分析、网站搜索以及数据挖掘等领域。
3、在开发测试过程中，我们常为查询效率低下而苦恼。存储数据于数据库并建立索引虽能提升数据查询效率，但若索引无法生效，数据库效率仍难提升。在此背景下，我们介绍ES（elasticsearch）搜索引擎，以解决大数据量下的查询效率问题。搜索，是用户在搜索框输入关键词，查找包含关键词的网页过程。
4、HBase：基于HDFS，支持海量数据读写（尤其是写），支持上亿行、上百万列的，面向列的分布式NoSql数据库。天然分布式，主从架构，不支持事务，不支持二级索引，不支持sql。
5、结论：es的查询效率也可以很高，只是我们还不会用。 结论2：es有个设置是把所有字段放一块的那个，缺省是放一起，但是不知道为什么没起到应有的作用。
6、MySQL的索引建立原则倾向于对高区别度字段进行索引，这在数据量大时效果更优。然而，对于枚举类型的字段，如只有两种值的布尔型字段，即使建立了索引，搜索大量数据时效率仍然低，如需查找所有值为true的记录，在大量数据中搜索将需要扫描数百万次。
1、综上所述，虽然Elasticsearch在某些场景下非常有用，但它并不能完全替代数据库的功能。建议将两者结合使用，以实现数据存储和查询的最佳平衡。
2、在考虑使用Elasticsearch作为大型数据库的选项时，需要特别关注以下两个方面：使用场景和大规模使用。Elasticsearch作为分布式的搜索分析型数据库，在实际业务中展现出了强大的支持能力。
3、个人以为Elasticsearch作为内部存储来说还是不错的，效率也基本能够满足，在某些方面替代传统DB也是可以的，前提是你的业务不对操作的事 性务有特殊要求；而权限管理也不用那么细，因为ES的权限这块还不完善。
1、ES的数据存储在磁盘上，其底层实现包括倒排索引与正排索引。倒排索引通过关键词查找文档ID列表，适用于全文检索，而正排索引通过文档ID查找文档内容。在性能优化上，ES使用倒排索引实现的查询检索速度通常高于MySQL的B+ Tree索引。然而，ES并非仅仅依赖倒排索引来实现全文检索。
2、Es 中的数据实际上存储在磁盘文件中，查询时操作系统会自动将这些数据缓存到 filesystem cache。搜索引擎高度依赖底层的 filesystem cache，增加可用内存以容纳索引数据文件，如能达到内存可以容纳一半的数据量，搜索性能将显著提高。
3、例如，一个集群有3台机器，每台64G内存，但给ES预留的内存只有总内存的32%，远不足以缓存所有数据。在这种情况下，大部分数据必须依赖磁盘，查询性能会显著降低。
1、总结，ES搜索引擎通过倒排索引与分布式架构，有效解决大数据量查询效率问题。分布式环境下的高可用性与数据副本机制，使ES满足大数据场景需求，降低开发成本，提升用户体验。
2、es是什么意思软件是一款搜索引擎软件，全称Elasticsearch。它是一款分布式、开源、高性能、企业级搜索引擎，可以用于全文搜索、结构化搜索以及分析等多种应用场景。es目前被广泛应用于各种大规模数据分析和实时搜索应用中，包括电商、社交媒体、金融服务、医疗保健等行业。
3、ES指的是Elasticsearch，一个开源的分布式搜索引擎，可以实现文本搜索、数据分析等功能。它是由众多的节点组成的集群，每个节点都可以存储和处理数据，可以实现高可用、高并发等特点。ES可以应用在许多领域，如电商平台、新闻搜索、日志分析等。ES具有许多优点。
4、ElasticSearch是一个强大的实时分布式搜索和分析引擎，基于Lucene开发，旨在提供在云计算环境中的快速、稳定且易于使用的实时搜索功能。其核心设计围绕RESTful接口，提供了一套简洁且功能丰富的API。ES利用倒排索引（inverted index）实现高效全文检索。
5、ES是Elasticsearch的缩写。Elasticsearch是一个基于Lucene构建的开源、分布式、RESTful搜索和分析引擎，它可以存储、搜索和分析大量数据。