对外提供开放式数据查询使用什么数据存储?
如果需要满足开放式搜索条件且无法预先确定索引，您可以考虑以下方案，这些方案能够在没有严格索引要求的情况下提供灵活的搜索功能：
1. Elasticsearch
- 无需预先定义索引: Elasticsearch 的倒排索引和全文搜索机制无需像传统数据库那样手动创建复杂的索引。
- 动态索引和查询: Elasticsearch 能够根据文档结构动态创建索引，并支持灵活多样的查询条件。即使客户的搜索条件不同，Elasticsearch 仍然能够高效处理并返回结果。
- 适应性强: 支持模糊搜索、全文搜索、多字段组合查询等，不需要用户预先确定查询字段或结构。
2. ClickHouse
- 灵活查询: ClickHouse 虽然在查询优化方面主要依赖于数据分片和排序键，但它在处理大规模数据的读取和分析时非常高效，即使没有预先定义的索引，也可以通过全表扫描的方式高效处理查询。
- 列式存储: 由于 ClickHouse 使用列式存储，每次查询只会读取涉及的列，这可以减少无用数据的读取，从而提升查询性能。
3. BigQuery（Google Cloud）
- 无索引查询: BigQuery 是一个完全托管的数据仓库，支持无索引查询，可以高效处理各种查询需求，无需为每个字段创建索引。
- 按需查询: BigQuery 适合需要灵活查询的大数据集，它的查询引擎在面对不同的查询条件时表现出色，可以根据数据规模动态优化查询性能。
- 弹性扩展: 支持自动扩展计算资源，以应对不同客户的查询需求。
4. Snowflake
- 自动索引管理: Snowflake 自动处理数据分区和索引，无需手动管理索引。它使用微分段技术，将数据自动组织和优化，以适应各种查询。
- 灵活查询支持: Snowflake 支持非常灵活的 SQL 查询，适合不确定的查询条件和需求。
5. Apache Solr
- 强大的搜索能力: 和 Elasticsearch 类似，Apache Solr 也是一个高度可扩展的搜索平台，能够处理灵活的查询条件。
- 动态字段: Solr 支持动态字段，可以在不确定字段的情况下处理各种查询条件。
结论
如果您需要应对多样化且不可预测的搜索条件，Elasticsearch 是首选，因为它能够灵活应对不同的查询需求，无需预先确定索引。ClickHouse 也是一个不错的选择，特别是在处理大规模数据集时，即使没有特定索引，仍能高效处理查询。
如果您更倾向于云服务，BigQuery 和 Snowflake 也能提供灵活的查询能力，不需要手动管理索引，可以适应不同客户的查询需求。
同时也要考虑成本的问题, 可以查看:
对外提供开放式数据查询存储服务的成本考量