运维之日志存储简介

日志存储

日志收集就是为了查询、统计分析，这个就涉及到要存储到哪里的问题。

文件存储

文件存储是最简单的存储方式。分析的时候一般就是借助 shell 命令进行过滤、统计。适合日志量比较小的情况，临时统计一下。

SQL 数据库

SQL 语句查询，是最方便统计分析的。

• MySQL 也可以存储对应的日志。可以直接通过 SQL 语句进行查询，非常方便。上百万的日志量查询起来也还是挺快的。
• TiDB 是为了兼容 MySQL 数据库，采用分布式，可以容纳更大量的查询。
• Clickhose 也是分布式，是一个用于联机分析(OLAP:Online Analytical Processing)的列式数据库管理系统(DBMS:Database Management System)，简称 CK。ClickHouse 是一个完全的列式数据库管理系统，允许在运行时创建表和数据库，加载数据和运行查询，而无需重新配置和重新启动服务器，支持线性扩展，简单方便，高可靠性，容错。一般 BI 会用到这个。

NoSQL 数据库

Elasticsearch 是提供持久存储、统计等多项功能的现代搜索引擎。查询速度快。

队列

MySQL、Elasticsearch 等数据库虽然查询快，但是高并发写入比较慢，就要使用到队列，作为缓冲一下。

• redis 速度快，但是内存比较贵，如果未及时消费会导致数据丢失。
• kafka 百万级别的并发，支持分布式，支持副本，磁盘持久化，可以防止数据丢失

总结

一般是使用 elasticsearch 来存储日志，因为查询快，而且有前端 kibana 提供快速查询。

你觉得呢？是否还有可选的呢？留言一起讨论一下吧！