MongoDB是面向文檔的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，ElasticSearch是基于Apache Lucene的Restful實時搜索和分析引擎随抠。
1. 共同點
一些特性是兩者共有的，比如面向文檔存儲拱她、無Schema、分布式數(shù)據(jù)存儲桶雀、高可用性唬复、分片和復制等。雖然ElasticSearch作為數(shù)據(jù)存儲是可行的敞咧，但具體場景是決定選型的關(guān)鍵。
2. 發(fā)展歷程
MongoDB主要實現(xiàn)NoSQL數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)柱锹，用于存儲海量數(shù)據(jù)（humongous）丰包。另一方面，ElasticSearch基于數(shù)據(jù)抽取一些值邑彪，提供實時存儲、索引宙彪、搜索和分析數(shù)據(jù)功能有巧。這些數(shù)據(jù)收集自其他數(shù)據(jù)源（MySQL、文本篮迎、Redis等），可以直接存儲在ElasticSearch集群中逊笆。
3. 差異性
- 索引：
ElasticSearch使用Apache Lucene實現(xiàn)索引岂傲，而MongoDB索引基于傳統(tǒng)的B+樹結(jié)構(gòu)。ElasticSearch利用Lucene實現(xiàn)實時索引和搜索功能，默認支持在文檔的每個字段上創(chuàng)建索引褂痰。而MongoDB偏化，則必須定義索引用于提升查詢性能，但是會影響寫入效率侦讨； - 實現(xiàn)語言：
ElasticSearch采用Java語言編寫，MongoDB是C++實現(xiàn)的骗污； - 文檔：
ElasticSearch存儲Json文檔沈条，MongoDB采用Bson格式存儲（Binary Json）； - Rest接口：
ElasticSearch提供Restful接口屋厘，MongoDB不提供月而； - MapReduce：
MongoDB支持MapReduce數(shù)據(jù)操作，ElasticSearch不支持父款。
兩者的首要差異
- MongoDB是通用功能的非Restful風格的NoSQL數(shù)據(jù)庫，文檔以Bson格式存儲世杀，主要用于數(shù)據(jù)存儲肝集；
- ElasticSearch是分布式全文檢索引擎，可以提供實時Restful風格API處理海量面向文檔的數(shù)據(jù)杏瞻。文檔采用Json風格，主要用于基于文本的數(shù)據(jù)搜索勉痴。
4. 同時使用
很難對兩者進行比較树肃，實際應用中兩者通常同時使用瀑罗。
Elasticsearch一般不作為主存儲數(shù)據(jù)庫雏掠，而是和SQL & NoSQL數(shù)據(jù)庫一起使用劣像，作為輔助數(shù)據(jù)庫。
與MongoDB不同, Elasticsearch 默認沒有提供安全特性耳奕，如認證和授權(quán)（6.8之后，xpack部分開源功能可支持）闸婴。Elasticsearch和 Logstash & Kibana 一起稱為ELK stack芍躏，用于快速查詢數(shù)據(jù)并可視化展現(xiàn)分析數(shù)據(jù)。
Elasticsearch 非常適合需要基于文本進行快速索引然后進行檢索庇楞，其查詢速度非撤裎常快吕晌，大多數(shù)情況速度最多幾十毫秒。
5. 總結(jié)
Elasticsearch 通常作為主數(shù)據(jù)庫存儲的輔助存儲庫聂使。一般數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)更聚焦于約束谬俄、準確性和健壯性。當主記錄在事務(wù)中更新時屎蜓，其會同時被推送至Elasticsearch中.
和其他技術(shù)一樣钥勋，沒有銀彈。沒有一個數(shù)據(jù)庫可以滿足所有需求算灸。所以我們需要了解不同數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢和劣勢，并選擇合適的產(chǎn)品用于特定的需求荐吵。
