在我开始接触 Elasticsearch 时，我也有疑问：那就是 Elasticsearch 和 MongoDB 两个都是以 NoSQL 形式来管理数据库的，那么它们之间到底是有什么区别呢？根据 DB-Engine 的报告，Elasticsearch 在搜索领域排名第一，遥遥领先于其它的数据库：

而在数据库管理方面，MongoDB 比 Elasticsearch 更为普及：

在今天的文章中，我们来讲述一下它们之间的比较。

Elasticsearch 和 MongoDB 是用于管理 NoSQL 数据的两个最流行的分布式数据存储。这两种技术都具有高度可扩展性，并且以面向文档的设计为核心。然而，这两种技术之间存在差异，了解这些差异以便为你的用例选择正确的技术非常重要。这篇博文将对比 Elasticsearch 与 MongoDB，并检查这两个数据库在多个领域的差异。

关于 Elasticsearch

Elasticsearch 是一个开源、Java 编写的分布式 RESTful 搜索引擎。它建立在 Apache Lucene 之上，并使用索引和分片概念通过 HTTP Web 界面和数据分发扩展了 Lucene 的功能。 Elasticsearch 中的索引类似于数据库。它在命名空间下组织数据，具有定义的模式（schema），并且可以划分为多个分片以进行水平扩展。 Elasticsearch 中的每条记录都存储为 JSON 对象，称为 “文档”（document）。

Elasticsearch 的一些核心功能包括：

分布式搜索
高可用性
REST 接口
强大的查询 DSL
多租户
地理搜索
水平扩展

尽管拥有丰富的功能集列表，但 Elasticsearch 并不是适用于所有场景的完美数据存储。在为你的应用程序选择正确的数据存储时，需要考虑一些限制。

关于 MongoDB

MongoDB 是一个用 C++ 编写的面向文档的数据库，其设计目的是处理分布在多个地理位置的 TB 级数据。在 MongoDB 中，可以创建多个数据库，每个数据库可以有多个集合（表）。与 Elasticsearch 一样，MongoDB 中的每条记录都作为我们称为 “文档”（document）的 JSON 对象进入存储。 MongoDB 也是无模式（schemaless）数据库，支持内置的安全功能，如身份验证、访问控制和加密。

MongoDB的一些核心特性是：

分布式文档存储
高可用性
无模式（schemaless）
强大的查询和聚合
水平扩展
内置安全性
强大的索引功能
地理搜索
GridFS 存储任何大小的文档

MongoDB 最大的限制是它无法快速提供全文搜索，并且缺乏一些搜索功能，比如对文本进行标记。

Elasticsearch 与 MongoDB：详细比较

如上图所示，这些技术在设计和功能上有很多相似之处。也就是说，它们在性质上差异很大。 Elasticsearch 主要是一个搜索服务器，而 MongoDB 主要是一个数据库。让我们看看它们在其他领域的区别。

用例

你的用例对于决定哪种技术最合适至关重要。当需要全文搜索时，Elasticsearch 永远是更好的选择。 Elasticsearch 在日志分析方面也赢得了竞争，因为它不仅提供了广泛的聚合查询，还支持 Kibana、Logstash 和 Beats 等产品——所有这些都使日志分析变得更加容易。

另一方面，当数据是 NoSQL 格式并且你需要一个高度可扩展的数据库，需要 CRUD 操作而不支持全文搜索时，MongoDB 是一个可靠的选择。 MongoDB 还借助基于文本的索引支持全文查询，但它的搜索速度很慢，并且缺少搜索服务器附带的分词器和分析器。

配置文件

Elasticsearch 和 MongoDB 的安装包在各种 Linux、windows 和 Mac 操作系统下都可用。安装软件包后，可以开始使用默认配置，但这里有一些重要的配置参数，您应该在将它们投入生产之前对其进行修改。以下所有配置选项均按 Linux 操作系统显示。

如果你是 Linux 系统，你将在 /etc/elasticsearch/config 目录下找到 Elasticsearch 的配置文件，如下所示：

config
|-- elasticsearch.keystore
|-- elasticsearch.yml
|-- jvm.options
|-- log4j2.properties
|-- role_mapping.yml
|-- roles.yml
|-- users
`-- users_roles

然而，所有 MongoDB 配置只能在 /etc/mongod.conf 下的单个文件中完成。

备份恢复

默认情况下，Elasticsearch 和 MongoDB 都提供备份和恢复功能。

Elasticsearch 在插件的帮助下使用 _snapshot REST 端点执行增量备份，其备份目标可以从文件系统到云存储而有所不同。快照的好处是它们本质上是增量的。你可以轻松删除旧快照，并且快照恢复配置超级简单。但是，快照 API 不提供可查询的备份。

例如，

要在 S3 存储桶中进行 Elasticsearch 备份，你必须使用以下命令在每个 Elasticsearch 节点上安装 S3 存储库插件：

sudo bin/elasticsearch-plugin install repository-s3

然后在你的 AWS s3 存储桶中注册一个存储库：

curl -X PUT "localhost:9200/_snapshot/test_s3_repository?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'{"type": "s3","settings": {"bucket": "s3_bucket_name"}
}

一旦存储库注册了存储库，就可以使用以下命令开始拍摄快照：

curl -X PUT "localhost:9200/_snapshot/test_s3_repository/snapshot_1?pretty"

MongoDB 提供了多种执行备份的方法。第一个是“mongodump”工具，它随 MongoDB 安装一起提供，是 DevOps 团队最常用的解决方案。虽然 mongodump 有一些限制——它不进行增量备份并且对大型数据库无效——但它提供了 1) 可查询备份、2) 整个数据库备份和 3) 单个集合等功能。

要在 MongoDB 中实现增量备份，需要使用 MongoDB oplog，它是一个 capped 集合。还可以通过拍摄文件系统的快照来创建 MongoDB 部署的备份。这会复制 MongoDB 的底层数据文件。 MongoDB 的企业版允许你访问其他选项，例如 MongoDB Atlas、MongoDB Cloud Manager 和 MongoDB Ops Manager。

要使用 mongodump 进行备份，你只需运行以下命令：

mongodump --db <database_name> --host <mongohost_ip_address>

但是，与 Elasticsearch 快照不同，mongo 转储将保存在本地磁盘上，而不是保存到 S3 存储桶或任何其他云存储中。

支持处理关系数据

NoSQL 数据存储有利于扩展、写入和读取查询的高吞吐量。但是，它们不能处理关系数据，也不具备关系数据库提供的 ACID 属性。关系数据库将数据存储在行和列中。虽然你可以轻松规范化，但 Elasticsearch 和 MongoDB 支持文档模型。因此，他们专注于以非规范化格式保存数据。

虽然这些数据存储中的数据建模没有硬性规定，但习惯上依赖于在文档中保留重复数据或执行应用程序端连接。

尽管有其局限性，但 Elasticsearch 有两个用于处理关系数据的内置功能：1) nested 和 2) joined 模型。

MongoDB 还有两种处理关系数据的方法。一种是嵌入式文档模型，其中相关对象作为子文档进入存储。另一种是参考模型，它包括从一个文档到另一个文档的链接或参考。

数据存储架构：Lucene 与 C++

Elasticsearch 建立在 Lucene 之上，并使用 Lucene 段在倒排索引中写入数据。元数据信息（例如索引映射、设置和其他集群状态）写入 Lucene 之上的 Elasticsearch 文件中。

Lucene 段的问题在于它们本质上是不可变的，并且每次提交都会创建一个新段（segment）。这些片段根据合并设置在幕后合并。这使得数据更新成为繁重的操作，因为当每个文档更新到位时，会生成一个新文档并覆盖以前的文档。

为了避免生成过多的段和大量的 I/O，Elasticsearch 为每个索引维护一个事务日志，避免每个索引操作上的低级别 Lucene 提交。事务日志对于在发生崩溃或数据损坏事件时恢复数据也很有用。

MongoDB 的底层存储模型与 Elasticsearch 完全不同。 MongoDB 是用 C++ 编写的，并使用内存映射文件将磁盘上的数据文件映射到内存中的字节数组。它使用双向链表数据结构来组织数据。每个文档都包含一个链接列表，链接到每个其他文档以及引擎盖下的实际 BSON 编码数据。 MongoDB 使用日志日志来帮助在硬关机的情况下进行数据库恢复。最终，如果系统内存不足或其他系统资源的利用率非常高，MongoDB 进程将自行关闭。

这些差异表明 MongoDB 是为 1) 高写入和 2) 更新吞吐量而构建的，而不会导致高 CPU 和磁盘 I/O 问题。

文件大小

Elasticsearch 支持的默认最大文档大小最多为 100 MB，尽管你可以将此最大值增加到 2GB — Lucene 的限制。但是，重要的是要记住，非常大的文档通常会产生其他问题。

默认情况下，MongoDB 支持最大 16 MB 的文档存储。你可以使用 GridFS 功能存储更大的文档。

许可模型、监控和安全

Elasticsearch 是一个免费及开源的软件。目前你可以使用较为宽松的 Elastic 许可 v2 及 SSPL。详细阅读，请参阅文章 “Elastic：隆重推出授权更加简单且宽松的 Elastic 许可 v2；SSPL 仍可选择使用”。

MongoDB 也是免费使用的，其社区版附带服务器端公共许可证 (SSPL) v1.0。社区版包含所有核心 MongoDB 功能，如基本监控工具和安全性。如果您计划探索和使用 MongoDB 管理、高级监控、内存数据库引擎和 BI-Connector 等高级功能，你可以选择 MongoDB 企业版。

编程语言：Java vs. Lucene

Elasticsearch 是用 Java 编写的，MongoDB 是用 C++ 编写的；但是，这两种技术都以多种语言提供广泛的客户端支持。 Elasticsearch 有适用于 Java、Javascript、Ruby、GO、.NET、PHP、Perl、Python 和 Rust 的客户端。此外，还有几个社区贡献的客户端可用于 C++、Scala 和 R 等语言。

MongoDB 为 C、C++、Scala 和 Swift 等语言提供了更广泛的驱动程序。 MongoDB 也有多个社区贡献的客户端。

概括

Elasticsearch 和 MongoDB 都针对特定用例进行了设计，但在某些常见场景中，选择一种工具而不是另一种可能会更复杂。在此博客中，我们审查并比较了这两种技术的各种特性，以帮助你做出这些更困难的决定。

总而言之，MongoDB 是一个非常流行且可扩展的 NoSQL 数据库，是面向文档的数据库的领导者。当用例需要具有高吞吐量事务的高度可扩展的数据库时，它通常是最佳解决方案。在处理全文搜索、日志分析、发现异常和根本原因检测方面，Elasticsearch 无疑是赢家。

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