MongoDB、ES、Redis、HBase四种数据库的简单区别

MongoDB和Elasticsearch的对比
适用场景
两者其实在很多使用场景上有重合之处, 是可以互相替代, 比如日志收集

但是某些方面两者又各有特色，比如：如果打算使用一个文档型的业务数据库，那最好还是选mongodb, 如果你有要求复杂查询又并发性能要求高的场景，类似搜索服务，那最好的选择是elasticsearch

除此之外：

MongoDB有多个存储引擎可以选择, 而且MongoDB不仅看重数据的分析, 对数据的管理同样看重, 总的来说MongoDB更倾向于数据的存储和管理, 可以作为数据源对外提供，未来说不定还会有支持join和支持倒排索引的mongo引擎出现

Elasticsearch则有很多插件可以使用, 相对来讲Elasticsearch更倾向于数据的查询, 一般情况下elasticsearch仅作为数据检索服务和数据分析平台, 不直接作为源数据管理者

MongoDB适合
对服务可用性和一致性有高要求
无schema的数据存储 + 需要索引数据
高读写性能要求, 数据使用场景简单的海量数据场景
有热点数据, 有数据分片需求的数据存储
日志, html, 爬虫数据等半结构化或图片，视频等非结构化数据的存储
有js使用经验的人员(MongoDB内置操作语言为js)
Elasticsearch适合
已经有其他系统负责数据管理
对复杂场景下的查询需求，对查询性能有要求, 对写入及时性要求不高的场景
监控信息/日志信息检索
小团队但是有多语言服务，es拥有restful接口，用起来最方便
总结
MongoDB和Elasticsearch都是我比较喜欢的存储产品

两者的功能特性也存在很多重合的地方, 其实现在很多数据库产品都在互相借(chao)鉴(xi), 功能和特性都在逐渐变得相似, 这也是未来很多存储产品的发展趋势, 大家都希望自己能覆盖尽量多的场景和用户群体

很多产品总是在不断的从没有->有->功能丰富,但是功能丰富一定是做了很多的妥协, 于是又有了功能众多的单体服务->多个功能单一的子服务方向的转变,就像三国里面说的 “天下大势, 分久必合合久必分”.

现在NoSQL数据库产品就在这个路上, NoSQL归根到底都是 RDBMS的某个方面的妥协, 现在各种NoSQL 也都在加入对经典SQL和传统RDBMS的 join, 事务的支持, 但是我相信等到两者区别足够小的时候, 一定会有放弃了大而全, 而专注于某一场景的新的存储产品出现，到时候搞不好又是一波新的Nosql潮流

原文链接：https://blog.csdn.net/qq_33449307/article/details/120255030
详情查看博客：MongoDB和Elasticsearch的对比

总结
对数据的读写要求极高，并数据规模不大，也不需要长期存储，选redis；

数据规模较大，数据的读性能要求很高，数据表的结构需要经常变，有时还需要做一些聚合查询，选MongoDB；

需要构造一个搜索引擎或者你想搞一个看着高大上的数据可视化平台，并且你的数据有一定的分析价值或者你的老板是土豪，选ElasticSearch；

需要存储海量数据，不知道数据规模将来会增长多么大，那么选HBase。
参考博客：MongoDB、ES、Redis、HBase四种数据库的简单区别

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