请教一下聊天消息应该用什么数据库存储？

[monkeydream]

公司要开发运营聊天功能，估计用户 10w 左右，在线 1w 人，消息每天 100w 以上，需要存储 6 个月左右的消息，差不多 2 亿条，而且考虑到不同终端之间的消息同步，客户端需要频繁的查询聊天数据。 请问针对这样的场景应该选择哪种数据库？ 目前考虑 Mongodb 或 Clickhouse ；考虑 mongodb 主要是 mongodb 的分片模式适合存储大量数据、查询也比较快，考虑 clickhouse 主要是其能存储大数据并且查询性能也比较好（但是听说并发不太好，不知道是否适合并发查询要求）。

[liuhan907]

要查询聊天这种东西，第一反应应该是 es 吧。

[Smilencer]

学微信，聊天记录全部 sqllite 存在客户端本地，查询全部在本地

[superbai]

有没有考虑过直接用云服务厂商提供的 IM 功能

[NGUP915]

@Smilencer wx 这么🐶？？？

[c332030]

@Smilencer #2 微信动不动找不到文件、图片，但是空间又没减少

[coderxy]

2 亿条不算多，mongodb 的分片集群可以搞定。 如果量再大，可以考虑 hbase 这一类的分布式数据库，我们用 hbase 存的，一天都不止 1 亿条，稳得很。

[tramm]

查询的话都是查本地的吧.

[monkeydream]

@Smilencer 主要是要考虑消息同步，不同终端之间要保证消息一致性，还有离线消息存储，所以消息必须存在服务器。本地查询会存在 Sqlite 中。

[julyclyde]

首先 10w 用户就不可能，想多了

[monkeydream]

@coderxy 因为需要走消息同步，获取用户最近消息这个操作也很频繁；不知道 Mongodb 和 Hbase 针对这种并发查询的性能咋样？

[awanganddong]

热数据放 redis, 冷数据存 mysql ，定时归档。一般查询的话，都是查本地，如果想实现云端检索类似功能，直接异步走一份到 es 。

推荐个网站

http://www.52im.net/

即时通讯网

im 这块是天坑。单纯存储的不复杂。

[monkeydream]

@awanganddong 多谢。

[tairan2006]

你要做线上查询的话，肯定推荐 es 吧。

不然的话推荐用时序数据库，或者 hbase 这些方案也能用。

[coderxy]

@monkeydream 我们是仿照钉钉走的拉模式，全部都是走数据库，反正 hbase 稳得很(请求量大了或者数据量大了都会自动分片)。mongodb 的话，如果你用分片集群，提前做好压测，应该也没啥问题。

[masterclock]

公司有 10 万人？买一套不好吗？为啥要浪费时间开发？

[monkeydream]

@coderxy 多谢；那我们估计优先考虑 mongodb ，因为目前项目中已经有些应用在尝试使用 mongodb 数据库。

[monkeydream]

@masterclock IM 聊天是我们 SAAS 产品的一部分；不只是我们公司自己用。

[coderxy]

@monkeydream 可以的，符合自己需求的才是最好的。 毕竟 hbase 这一类数据库用的人少，维护起来也比较麻烦。IM 领域真正麻烦的是超大群，其它都还好。

[coderxy]

@masterclock 第三方的各种限制，而且也不便宜。 有能力的话自研一下其实成本不高的。

[monkeydream]

@tairan2006 ES 可以考虑下；时序数据库没接触过，不太敢用。

[di1012]

要不试试时序数据库？

[onlyhuiyi]

为什么要用 mongo 呢，我们公司 mongo 都不再支持新的接入了

[monkeydream]

@di1012 你们实际项目生产上有使用过吗？我们没接触过这块，怕坑太多。

[monkeydream]

@onlyhuiyi 为啥不接入了？ mongo 写入查询效率还可以吧？这么多年了也比较成熟，也可以进行分片存储大数据。比存 mysql 肯定要强不少吧。

[Singular]

System Design 的书介绍设计 Facebook Messenger 用的是 Hbase 这类宽表存储 DB

F.Y.I.: https://akshay-iyangar.github.io/system-design/grokking-system-design/system-design-problems/facebook-messenger.html

[wxf666]

@monkeydream 3 天前的 [这个帖子]( https://www.v2ex.com/t/882773 ) 里，有很多人反映，MySQL 单表存 1~2 亿（#11 楼 #16 #18 #19 #21 #35 ）、4 亿（#27 ）、10 亿（#35 ）、20 亿（#28 ）都没问题诶，查询也很快（几十 ms ，#27 #28 ）

MySQL 真的不行吗？

[liuhan907]

@monkeydream 聊天数据，你要搜索要全文搜索，除了 ES 你还想自己实现倒排索引？

[monkeydream]

@wxf666 主要考虑不仅仅是数据量存的问题，还有并发读。最终还是要做个压测对比下。

[b123405060]

@wxf666 mysql 单表一般不超过 500w, 单表上亿的数据? mysql 这么强大吗

[monkeydream]

@liuhan907 不是全文检索，是多端数据同步，要实现消息拉取。

[joesonw]

时序是存数字的，每条记录存的是差值来优化空间和统计。聊天记录这种文本的完全和时序没半毛钱关系。一般查询是本地的，服务器只是留档不检索的话，按时间存对象存储就好了。用户同步到本地 sqlite 再查询。

[Yada]

某办公 IM 大厂早期用的是 mysql 写扩散。 后面量大了。就扛不住了。 架构升级成 类 Hbase 的 OTS （ tableStore ） IM 业务核心特性之一是，基本上很少修改数据（撤回，删除等）。另外要核心关注一下 读写扩散模型的问题。 大群治理。 现代的 IM 都不是单纯的读扩散或者写扩散了。

MongoDB 不太建议。MongoDB 最贴合的应该是数据 schema 多变的这种业务类型 。IM 业务的表基本不会有啥变化。不适合。clickHouse 不了解。

[realrojeralone]

钉钉用的 TableStore https://help.aliyun.com/document_detail/430700.html#p-1dc-ajj-at1

[pengtdyd]

就没人推荐 postgresql 吗？
首先是场景：聊天记录需要频繁查询吗？拿微信来说，本地先有一份，同时同步多端消息，但是需要发送查询到服务器本身并不是一个高频的场景，聊天应用本地需要一个数据库，查询不到本地或者轮询同步的时候才需要和服务器进行交互。

[lmshl]

聊天场景的话，主要是写多读少，几乎不修改，而且顺序性明显
那我推荐 Cassandra ，以 Channel/Group 为 partition key ，timeuuid 为 clustering key ，写入每 key 几万且支持水平线性扩展，以 partition key 读取也是顺序读，速度不需要担心。

[wxf666]

@b123405060 超过 500w 会怎样？ B+ 树从 3 层 变为 4 层？

然后由于内存只能完整缓存前两层（前两层代价是 20~30 MB 内存，前三层代价是 20~30 GB ），所以 3 层变为 4 层，会导致实际 IO 由 1 次 变为 2 次，即速度下降 50%？

还是怎么个逻辑？

数据库新人，求指教

[lmshl]

接 #35 Cassandra 还支持过期时间 (TTL).
你想存储几个月就存储几个月，过期后不需要手动清理

[wxf666]

@monkeydream 你要并发读多少啊？

那个帖子里反馈，MySQL 单表这么多亿，单次查询也能 10- ms 啊（噢，26 楼写错了）

[demon1991yl]

mongodb 吧，我们的私信、im 消息目前都是存在 monodb 里面的，规模都是上百亿条，而且根据楼主的描述，数据量 2 亿不算多，存 mongo 的话，也方便后续扩展，，而且基本也是一些在线索引查询。ES 、CK 等对于 TP 类业务实时性不一定能保证

[demon1991yl]

@onlyhuiyi 为啥不接 mongodb 了呢，我们挺多业务再用，还有很多 mysql 转过来的呢

[fengjianxinghun]

实时查询用 ES ？都是 ppt 架构师?

[fengjianxinghun]

@fengjianxinghun 还是都是个位数并发?

[hahasong]

肯定用 hbase 我之前就做过这个。消息都是时序写入，hbase 轻松无压力。只有硬盘到位，永久存都行

[microxiaoxiao]

2 亿条消息也不大吧，直接存内存相关的数据库吧。持久化随便选一个。200000000*1k/1024/1024/1024=190GB 。图片，视频另外存

[tt67wq]

热 tidb + 冷 hbase

[helloxiaofan]

MySQL 不行吗，我们之前每天 400w 左右，可以分库分表

[shot]

建议参考头部玩家的技术选型，比如 Discord 的数据库迁移历程：MongoDB → Cassandra → ScyllaDB

《 How Discord Stores Billions of Messages 》
> In July, we announced 40 million messages a day, in December we announced 100 million, and as of this blog post we are well past 120 million.
> The messages were stored in a MongoDB ……, we reached 100 million stored messages and…… see the expected issues appearing: the data and the index could no longer fit in RAM and latencies started to become unpredictable.
https://discord.com/blog/how-discord-stores-billions-of-messages

《 Discord Chooses ScyllaDB as Its Core Storage Layer 》
https://www.scylladb.com/press-release/discord-chooses-scylla-core-storage-layer/

[cp19890714]

首先排除 clickhouse 。clickhouse 主要用于 OLAP ，不适合 OLTP 。并发能力很弱，不适合你的场景。
mongodb 分片、写入并发、数据压缩、数据过期自动清理 都挺适合你的场景。数据量 2 亿真不多。
ES 我只是简单使用过，没有太多了解。不过，实时查询好像不是太快，而且服务器成本比 mongodb 高。

[cp19890714]

@cp19890714
不过，如果要做聊天记录查询，那么全文索引又必然是用 ES 了

[defage]

clickhouse 肯定是不合适的，这种端上的场景不是 clickhouse 的场景。
数据量级一大，要考虑综合做法，不一定是单个存储。 比如 db 分表+hbase 存详情，用户维度的列表从 db 查，详情回表用 hbase 构建出来。

[liuhan907]

@monkeydream 所以你是要做 IM 消息存储和消息本身的检索？那这个 2E 的量基本随便了吧，拿个 pgsql 硬件规格拉高一些单机大概都够。不放心就找一个分布式数据库一把梭。

[guanhui07]

tidb
polardb

[NoString]

hbase

上 clickhouse 不可能的，你可以试试 ck 对并发支持。聊天记录你查详情又不聚合去重计算，选他干啥

[lmmlwen]

hbase 这些没现成的就没必要，毕竟你一天也就 100w ，只存 6 个月

[wellsc]

映射存就行了，kv 存消息尸体和 id ，量不大

[dog82]

IM 要做好非常难，存储只是难点之一

有条件的就买吧，腾讯云、网易云都有 IM 产品

[yty2012g]

CK 不太 ok ，ck 是 OLAP 引擎，QPS 不能太高，而且关联性能不太行。
第一想法是 ES

[WebKit]

@superbai 云服务厂商的消息不给保存的。保存费用更高。而且定制化太差了

[wxf666]

@monkeydream 我大概算算 MySQL 单表，受限于 IO 的读并发吧：

假设：
- B+ 树 4 层 *（若 InnoDB 、Dynamic 、16 KB 每页、8 字节主键、1 KB 一条消息，可容纳 110 亿）*
- 缓存前两层 *（ 14 MB 内存代价）*
- 有 `(uid 4 字节, time 5 字节)` 索引
- 每个用户每次获取不超过 700 条消息 *（此时索引只需读一个叶节点）*
- **不缓存实际消息** *（就当所有用户都在获取历史消息吧。因为每个叶节点可能存着 15 个不同用户的消息，太散了，不会算『每次一个用户获取一堆消息时，能利用上多少缓存』，直接按最差情况算）*


设每秒有 x 人请求，平均每人有 y 条消息要获取，硬盘有 z 个 16 KB 的 IOPS ，那么：

2x （每人消耗 2 次 IO 去索引读取自某个时间以来的消息 ID 列表） + 2xy （每条消息都要 2 次 IO 去消息表读取） <= z


如，我的垃圾固态，16 KB 有 25000 IOPS （也就 400 多 MB/s ）。那么：

每秒 100 人要获取消息时，平均每人能得到（不在缓存中的） 124 条历史消息？


（数据库新手，算的不对，恳请指出）

[la2la]

不考虑时序数据库么，本地缓存加线上时序数据库持久化。理论上线上存储的消息应该是加密的的吧？

[paouke]

公司有搭好的 hbase 就用 hbase ，没有用 mysql ，mongo 也能撑得住，ck 肯定是不太行，ES 用来全文索引还行，主存储不太行吧

[aitaii]

clickhouse 1000 个并发撑死了

[ThinkCat]

前公司用的是 mysql ，后面数据量实在过大，用了阿里的 OTS ，但是这个东西太贵了。IM 的热数据不多的话，可以用 mysql ，做好分表和冷热隔离。其实最好的，是楼上讲的时序数据库，较适合 IM 特性，不过这个没用过。

[binge921]

查询肯定 es 存储肯定 hbase

[flycloud]

说用 ES 的真是人才，还全文索引。。。

“客户端需要频繁的查询聊天数据” 意思是用户需要拉取和其他用户会话的聊天消息，而不是去全文索引查询某个关键字。
mongodb shard 再适合不过了，设计好 shard key ，保证两个用户之间的会话消息落入某一个分片中，不同的会话消息均匀分布到各个分片。比如 {sessionId: "hashed", msgId: 1}，如果有群聊天也是一样的，分配一个 sessionId ，msgId 递增，以支持按会话批量按序拉取消息。

再设置一个字段自动过期删除。

[Huelse]

@flycloud #65 搜索聊天记录中的关键词是有这种需求的

[flycloud]

“频繁的查询聊天数据”

其实很多是无效请求，根本没有新增消息，可以在 redis 中设置标记，真正有新消息时才去读取 DB ，可以很大成都降低 DB 压力。

[podel]

不如所有的消息都是日志 /FILE 。以时间递增序列进行保存。
服务器只存储。
所有消息查询功能都要根据时间戳，从服务器下载下来 SYNC 后。在本地进行计算。比如说搜索之类的。
（服务器只承担存储功能，不承担任何查询功能）

[flycloud]

@Huelse 是有这种需求，但是注意审题啊，是客户端查询。
第一种：本地有存储消息，直接客户端本地搜索啊。
第二种：客户端本地不存储消息，应该是没有什么 IM 应用会在所有会话中查询某个关键字吧，而是在某个会话里查询，直接拉取某个会话的历史消息来搜索，不就可以了？

当然也会有在后台查询关键字的情况，多半也是会指定某两个用户之间消息查询。
实在想不出来在所有用户的所有会话里查询关键字这种需求的意义，所以觉得 ES 没有适用场景。

[playtomandjerry]

@Smilencer 也信

[jitongxi]

说 es 的确实扯淡的，es 的缓存对于非公用的内容查询， 缓存空间估计就炸裂了。
查询确实只是给客户端做的事，服务端只负责存储。

[sunmacarenas]

公司有钱就上 SAP HANA

[hopingtop]

1.如果在都能满足功能的情况下，一定要选择团队熟悉的！！！
2.这里 2 亿数据确实不多，而且也不用依赖 mongodb 本身的分片，可依据时间自行管理分片，这样在扩容很有优势
3.mongodb 在查询方面性能还是很不错的，你的查询场景一般还带有时间限制。
4.楼上也说了参考 头部 ，Discord 当初在 2015 年就选择了 mongodb ，(2022 年的 mongodb 更强大了) 为什么不选择其他？当你数据量真的到达扛不住的量级了，我想肯定是很赚钱的了，这个时候人手和资源又不一样了！很多事情本就不可一步到位。
5.需要频繁查询聊天数据，这个需求一般只是 存在运营这个角色， 如果真到 DB 性能不够，那么你完全可以经过角色同步数据的概念到本地进行查询，然后，如果有必要再去服务器去获取上下文。

[WOLFRAZOR]

@c332030 这是没做优化的问题吧。优化之后不可能这样的。

[zmzeng12]

写多读少，又不涉及修改消息。
数量不大用 SQLite ，数量大用 RocksDB 。
RocksDB 的话，服务器存全量 sstable 作为 single of truth ，客户端按需拉取查询时间范围内的 sstable 文件，Client 本地完成查询。

[remember5]

个人猜测，本地查询 sqllite + 后台 hbase

[changdy]

clickhouse 去掉 .不是干这个的
其次 时序数据库 了解的不多 .但是 也比较赞同 @joesonw 的说法

es 我觉得有几个问题吧.基于分词,无法保证查询结果 数据难分表. 不分表冷热数据混在一起也有点小问题.


感觉 im 这个场景还是挺大的 ,最好还是和产品一起商量下如何优化 使用体验.

[documentzhangx66]

淘宝这么多年现成的方案，都不用？

直接按用户进行分库。

首先按用户热度，分为冷热用户集群。

热集群高配置，大内存，SSD 。冷集群低配置，小内存，HDD 。

每个集群由一大堆 Mysql 节点组成，每个 Mysql 节点负责一部分用户。节点散列策略按用户 IO 数量来进行负载均衡。

这样实现了几个好处：

1.对于一个用户，所有数据集中在一台 Mysql 里。

2.实现了基于性价比的冷热数据分离。

3.如果一些 Mysql 节点坏了，只会影响一小部分用户，不会影响整体业务。

4.如果一些用户的冷热度发生变化，方便做自动迁移。

5.每个 Mysql 节点的数据量小，能够支持 LIKE 进行高精度搜索。

[djoiwhud]

@monkeydream #30 。你的需求选 mysql 或者 pg 就可以了。

热数据放 redis 里面。

实在想折腾新方案，想永久保存聊天记录，考虑 hbase 或者 hive 。本人做过 IM 类的需求产品，我负责的说，这个需求用 es 是个错误。

[akira]

凡是发帖问方案的 ，一律推荐 用 三方的，例如腾讯的聊天服务 .

光是在线 1w 人这个事情 估计你们就已经要头大了。。

[QlanQ]

为啥还有推荐 es 的，这个量级用 es 做储存，会是什么价位的？
这个场景写入也很多，es 不合适吧

[Asimov01]

其他我不知道，这种需求别用 Clickhouse ，Clickhouse 设计目标就是做小规模并发，超大数据量且没有固定查询模式的快速即席分析，不适合做这种业务。

[wqhui]

mongo 挺合适做聊天数据存储的，全文查询什么的确实比不上 es ，但感觉 2 亿数据问题也不大，还可以建个时间索引自动把旧数据删掉，es 很少见到用来保存源数据的，一般都是从数据库存储然后同步到 es 。clickhouse 设计目标是拿来做数据分析不合适

[onlyhuiyi]

@monkeydream 我也不知道为啥，提申请页面都写着不再接新的实例了。应该是内部用的少吧，不想浪费人力去维护这部分了，主要还是用 mysql ，ES ，redis 等，最近越来越多用 clickhouse 。接触的系统很少用 mongo 。

[onlyhuiyi]

@demon1991yl 我也不知道为啥，用的人少，不值得安排人来维护吧。

[c332030]

@WOLFRAZOR #74 微信都迭代这么多个版本了

[AnLuoRidge]

@Singular 这个附的链接 404 了

[AnLuoRidge]

原来不能引用回复，那再贴一下无效链接： https://akshay-iyangar.github.io/system-design/grokking-system-design/system-design-problems/facebook-messenger.html