elasticsearch 可以替代数据库吗

我们使用Elasticsearch存储的文档数量接近50亿（算上1份复制，接近

100亿文档），总共10个数据节点和2个元数据节点（48GB内存，8核心CPU，ES使用内存达到70%），每天的文档增量大概是3000W条（速度

持续增加中）。目前来看，单个文档的查询效率基本处于实时状态；对于1到2周的数据的聚合统计 *** 作也可以在10秒之内返回结果。

但是，还有提升的空间：

1 对于查询单条数据的应用场景来说，我们可以使用ES的路由机制，将同一索引内的具有相同特征（比如具有相同的userid）的文档全部存储于一个节点上，这样我们之后的查询都可以直接定位到这个节点上，而不用将查询广播道所有的节点上；

2 随着数据节点的增加，适当增加分片数量，提升系统的分布水平，也可以通过分而治之的方式优化查询性能；

　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 *** 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。由于我们对ES的应用场景仅仅是在于对某段时间内的数据聚合 *** 作，没有大量的单文

档请求（比如通过userid来找到一个用户的文档，类似于NoSQL的应用场景），所以能否替代NoSQL还需要各位自己的测试。如果让我选择的话，我

会尝试使用ES来替代传统的NoSQL，因为它的横向扩展机制太方便了。

MongoDB 是一个典型的NoSQL（not only sql）数据库是开源的面向文档的数据库管理系统，主要实现NoSQL数据库管理系统，用于存储海量数据（humongous，Mongo名称的由来）。。

ElasticSearch是基于Apache Lucene 的RESTful 实时搜索和分析引擎。ES基于数据抽取一些值，提供实时存储、索引、搜索和分析数据功能，这些数据收集自其他数据源(包括MongoDB)，可以直接存储在Elasticsearch集群中。

一、共同点：

面向文档存储，无Schema，分布式数据存储，高可用性，分片和复制等。虽然使用ElasticSearch作为主数据存储是可行的，但一般做为主数据库的辅助数据库。

二、不同点：

1、Elasticsearch是java编写，通过RESTFul接口 *** 作数据。MongoDB是C++编写，通过driver *** 作数据。

2、MongoDB的分片有hash和range两种方式，Elasticsearch只有hash一种。

3、Elasticsearch是天生分布式，主副分片自动分配和复制，开箱即用。MongoDB的分布式是由“前置查询路由+配置服务+shard集合”，需要手动配置集群服务。

4、内部存储ES是倒排索引+docvalues+fielddata。

5、Elasticsearch全文检索有强大的分析器且可以灵活组合，查询时智能匹配。MongoDB的全文检索字段个数有限制。

6、Elasticsearch所有字段自动索引，MongoDB的字段需要手动索引。Elasticsearch 使用 Apache Lucene 实现索引，而 MongoDB 索引是基于传统的B+ 树结构。Elasticsearch利用Lucene实现实时索引和搜索功能，默认支持在文档的每个字段上创建索引。而 MongoDB,我们必须定义索引用于提升查询性能，但会影响写 *** 作。

7、Elasticsearch非实时有数据丢失窗口。mongodb实时理论上无数据丢失风险。

8、文档 - Elasticsearch 存储 JSON 文档, MongoDB 采用BSON格式存储 (Binary JSON)。

9、REST 接口 - Elasticsearch 提供 RESTful接口，MongoDB 不提供 RESTful接口。

10、MapReduce - MongoDB 支持 MapReduce 数据 *** 作。 Elasticsearch 不支持 MapReduce。

三、使用场景：

MongoDB是通用功能的非RESTful风格的 NoSQL 数据库 文档以 BSON 格式存储，主要用于存储数据。

Elasticsearch 是分布式全文检索引擎，可以提供实时Restful风格API处理海量面向文档的数据。文档使用JSON格式，主要用于基于文本的数据搜索。

在实际应用中两者通常同时使用，Elasticsearch一般不作为主存储数据库，而是和SQL & NoSQL数据库一起使用，作为辅助数据库。

与MongoDb不同, Elasticsearch 默认没有提供安全特性，如认证和授权。Elasticsearch和 Logstash & Kibana 一起称为ELK stack，用于快速查询数据并可视化展现分析数据。

Elasticsearch 非常适合需要基于文本进行快速索引然后进行检索，其查询速度非常快，大多数情况速度最多几十毫秒。

因此，Elasticsearch 通常作为主数据库存储的辅助存储库。一般数据库系统更聚焦于约束、准确性和健壮性。当主记录在事务中更新时，其会同时被推送至Elasticsearch中。

一般典型使用PostgreSQL 和 ZooKeeper 负责数据的存储, 同时提供给Elasticsearch实现实时检索。

没有万能的产品，没有一个数据库可以满足所有需求。所以我们需要了解不同数据库的优势和劣势，并选择合适的产品用于特定的需求。

这两个所适用的领域不同，不具有可比性。

ElasticSearch本质是搜索引擎，它通过建立反向索引的方式处理文档型数据，不具备通常数据库的事务、关联查询等等特性，你可以把它当作nosql来用。

MySQL是典型的关系型数据库。

如果你的场景是海量数据，要求水平扩展，无事务要求，那么可以用ES，否则还是要MySQL，或者根据业务需求混合使用两种。

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