2、超大文本的存储（text类型） 。 大文本查询 ， 会耗费mysql大量的内存空间 ， 造成热数据被置换出去 ， 查询效率降低
3、日志类大数量的存储
4、超高并发的查询
针对问题1 ， 对于复杂、模糊查询等 ， 更适合使用ES搜索引擎去处理 。

• a) 如果对数据的实时性要求不高 ， 建议通过binlake或mq的方式 ， 异步构建ES索引 。
• b) 如果对数据实时性要求很高 ， 可通过双写的方式处理 ， 失败可以采用异步补偿的方式 。 另外ES本身段刷新有1秒的延迟 ， 1s后数据才可搜索 。 如果不可接受并且数据修改频率低 ， 可通过setRefresh方法强制刷新 ， 立刻即可搜索到 。 写入量大的时候慎用 。

针对问题2、3 ， 建议使用nosql库 ， hbase、es等存储
针对问题4 ， 简单查询 ， jimdb是非常好选择 。 如果有业务需要复杂查询 ， 更建议使用ES多集群方式处理 。
如果你对这个技术点有进一步了解和兴趣 ， 或者是有什么更好的意见或者建议 ， 欢迎加入微信群 ， 一起来交流、吐槽 。
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