ElasticSearch和MongoDB的对比

    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接口操作数据。MongoDB是C++编写，通过driver操作数据。 

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，但会影响写操作。

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 数据操作。 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，没有所谓的银弹，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。