✅为什么要使用ElasticSearch？和传统关系数据库（如 MySQL）有什么不同？

典型回答

数据模型

Elasticsearch 是基于文档的搜索引擎，它使用 JSON 文档来存储数据。在 Elasticsearch 中，相关的数据通常存储在同一个文档中，而不是分散在多个表中。

MySQL 是一个关系型数据库管理系统，它使用表、行和列的结构来组织数据。数据通过外键关系分散在多个表中。

查询语言

Elasticsearch 使用 Query DSL（Domain Specific Language），这是一种非常灵活的查询语言，基于 JSON，支持全文搜索、复合查询、过滤以及聚合等。

MySQL 使用 SQL（Structured Query Language），这是一种强类型和非常成熟的语言，专门用于查询和管理关系数据库。

全文搜索

Elasticsearch 的核心功能是全文搜索。它对数据进行索引时会自动建立全文搜索索引，使其在搜索大量文本数据时表现优异。

MySQL 虽然也提供了基本的全文搜索功能，但其主要设计目标是处理结构化数据的存储和查询，对全文搜索的支持不如 Elasticsearch 那样强大。

事务支持

Elasticsearch 不支持传统的 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务。虽然它确保了单个文档操作的原子性，但不适用于跨多个文档的复杂事务。

MySQL 支持 ACID 事务，这使得它非常适合需要严格数据一致性的应用，如金融服务和其他商业数据处理。

主要场景和优势

Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎，主要适用于以下场景：

1. 搜索引擎：用于快速检索文档、商品、新闻等。
2. 日志分析：通过分析日志数据，帮助企业了解其业务的性能情况。
3. 数据分析：帮助数据科学家和数据分析师进行数据分析，以获取有价值的信息。
4. 商业智能：帮助企业制定数据驱动的决策，以实现商业上的成功。
5. 实时监控：帮助企业实时监测系统性能、监控数据变化，以保证系统正常运行。
6. 安全性：帮助企业保证数据的安全性，保证数据不被非法窃取。
7. 应用程序开发：帮助开发人员开发基于搜索的应用程序，以增加用户体验。

Elasticsearch具有以下几个优势：

1. 高性能：Elasticsearch具有高性能的搜索和分析能力，其中涵盖了多种查询语言和数据结构。
2. 可扩展性：Elasticsearch是分布式的，可以通过增加节点数量扩展搜索和分析能力。
3. 灵活性：Elasticsearch支持多种数据类型，支持多种语言，支持动态映射，允许快速地调整模型以适应不同的需求。
4. 实时分析：Elasticsearch支持实时分析，可以对数据进行实时查询，这对于快速检索数据非常有用。
5. 可靠性：Elasticsearch具有可靠性和高可用性，支持数据备份和恢复。

原文: https://www.yuque.com/hollis666/xkm7k3/bvxs6urdwieo3uwi