在构建任何软件应用程序时，选择合适的数据库至关重要。所有数据库在性能方面都有不同的优势和劣势，因此，针对您的特定用例和数据模型，决定哪种数据库的优势最多，劣势最少，是一项重要的决策。以下您将找到 Elasticsearch 和 MongoDB 的关键概念、架构、特性、用例和定价模型的概述，以便您可以快速了解它们之间的比较。
本文的主要目的是比较 Elasticsearch 和 MongoDB 在涉及时序数据的工作负载方面的性能，而不是针对所有可能的用例。时序数据通常在数据库性能方面提出了独特的挑战。这是由于写入的数据量很大以及访问这些数据的查询模式。本文并非旨在说明哪种数据库更好；它只是提供了每种数据库的概述，以便您可以做出明智的决定。
Elasticsearch 与 MongoDB 对比分析
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| 数据库模型 | 分布式搜索和分析引擎，面向文档 |
文档数据库 |
| 架构 | Elasticsearch 构建于 Apache Lucene 之上，并使用 RESTful API 进行通信。它以灵活的 JSON 文档格式存储数据，并且数据会自动索引以实现快速搜索和检索。Elasticsearch 可以作为单节点部署、集群配置部署或作为托管云服务（Elastic Cloud）部署 |
MongoDB 使用灵活的、类似 JSON 的文档模型来存储数据，这允许动态模式更改而无需停机。它支持即席查询、索引和实时聚合。MongoDB 可以作为独立服务器部署、以副本集配置实现高可用性部署，或以分片集群实现水平扩展部署。它还作为名为 MongoDB Atlas 的托管云服务提供，该服务提供额外的功能，如自动备份、监控和全球分发。 |
| 许可 | Elastic 许可 |
社区版采用 SSPL 许可，其他版本采用商业许可 |
| 用例 | 全文搜索、日志和事件数据分析、实时应用程序监控、分析 |
内容管理系统、移动应用程序、实时分析、物联网数据管理、电子商务平台 |
| 可扩展性 | 水平可扩展，支持数据分片、复制和分布式查询 |
水平可扩展，支持数据分片、复制和自动负载均衡 |
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Elasticsearch 概览
Elasticsearch 是一款开源的分布式搜索和分析引擎，构建于 Apache Lucene 之上。它于 2010 年首次发布，并因其可扩展性、近实时搜索能力和易用性而广受欢迎。Elasticsearch 旨在处理各种数据类型，包括结构化数据、非结构化数据和基于时间的数据。它通常与 Elastic Stack 中的其他工具结合使用，例如用于数据摄取的 Logstash 和用于数据可视化的 Kibana。
MongoDB 概览
MongoDB 是一款流行的开源 NoSQL 数据库，于 2009 年发布。MongoDB 旨在处理大量非结构化和半结构化数据，提供灵活的、无模式的数据模型、水平可扩展性和高性能。其易用性、基于 JSON 的文档存储以及对各种编程语言的支持，促成了其在各行各业和各种应用中的广泛采用。
Elasticsearch 用于时序数据
得益于其分布式架构、近实时搜索能力和对聚合的支持，Elasticsearch 可用于时序数据存储和分析。然而，对于时序数据而言，它可能不如专用时序数据库那样优化。尽管如此，Elasticsearch 仍广泛用于日志和事件数据存储和分析，而日志和事件数据可以被视为时序数据。
MongoDB 用于时序数据
尽管 MongoDB 是一款通用的 NoSQL 数据库，但它可用于存储和处理时序数据。MongoDB 灵活的数据模型允许轻松适应时序数据不断演变的结构，例如添加新指标或修改现有指标。MongoDB 提供对生存时间 (TTL) 索引的内置支持，该索引会在指定时间段后自动使旧数据过期，使其适用于管理具有有限存储容量的大量时序数据。MongoDB 最近还为时序用例添加了自定义列式存储引擎和时序集合，旨在提高数据压缩和查询性能方面优于默认 MongoDB 存储引擎的性能。
Elasticsearch 关键概念
- 倒排索引：Elasticsearch 使用的一种数据结构，用于实现快速高效的全文搜索。
- 集群：一组 Elasticsearch 节点，它们协同工作以分发数据和处理任务。
- 分片：Elasticsearch 索引的一个分区，允许数据分布在多个节点上，以提高性能和容错能力。
MongoDB 关键概念
一些特定于 MongoDB 的关键术语和概念包括
- 数据库：MongoDB 数据库是集合的容器，而集合是相关文档的组。
- 集合：MongoDB 中的集合类似于关系数据库中的表，用于保存一组文档。
- 文档：MongoDB 中的文档是单个记录，以类似 JSON 的格式（称为 BSON（二进制 JSON））存储。集合中的文档可以具有不同的结构。
- 字段：字段是文档中的键值对，类似于关系数据库中的属性或列。
- 索引：MongoDB 中的索引是一种数据结构，可提高集合中特定字段的查询性能。
Elasticsearch 架构
Elasticsearch 是一款分布式、RESTful 的搜索和分析引擎，它使用无模式的 JSON 文档数据模型。它构建于 Apache Lucene 之上，并提供用于索引、搜索和分析数据的高级 API。Elasticsearch 的架构设计为水平可扩展，数据分布在集群中的多个节点上。数据使用倒排索引进行索引，从而实现快速高效的全文搜索。
MongoDB 架构
MongoDB 的架构以其灵活的、基于文档的数据模型为中心。作为 NoSQL 数据库，MongoDB 支持无模式结构，这允许存储和查询各种数据类型，例如嵌套数组和文档。MongoDB 可以作为独立服务器、副本集或分片集群部署。副本集通过自动故障转移和数据冗余提供高可用性，而分片集群通过基于分片键在多个服务器之间分发数据来实现水平扩展和负载均衡。
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Elasticsearch 特性
全文搜索
Elasticsearch 提供强大的全文搜索功能，支持复杂查询、评分和相关性排名。
可扩展性
Elasticsearch 的分布式架构实现了水平可扩展性，使其能够处理大量数据和高查询负载。
聚合
Elasticsearch 支持各种聚合操作，例如求和、平均值和百分位数，这些操作对于分析和汇总数据非常有用。
MongoDB 特性
灵活的数据模型
MongoDB 的无模式数据模型允许存储和查询各种数据类型，使其非常适合处理复杂和不断演变的数据结构。
高可用性
MongoDB 的副本集功能通过自动故障转移和数据冗余来确保高可用性。
水平可扩展性
MongoDB 的分片集群架构实现了水平扩展和负载均衡，使其能够处理大规模数据处理和查询。
Elasticsearch 用例
日志和事件数据分析
Elasticsearch 广泛用于存储和分析日志和事件数据，例如 Web 服务器日志、应用程序日志和网络事件，以帮助识别模式、排除故障和监控系统性能。
全文搜索
由于其强大的搜索能力和灵活的数据模型，Elasticsearch 是在应用程序、网站和内容管理系统中实现全文搜索功能的常用选择。
安全分析
Elasticsearch 与其他 Elastic Stack 组件结合使用，可用于安全分析，例如监控网络流量、检测异常和识别潜在威胁。
MongoDB 用例
内容管理系统
MongoDB 灵活的数据模型使其成为内容管理系统的理想选择，内容管理系统通常需要能够存储和管理各种内容类型，例如文章、图像和视频。MongoDB 的无模式特性允许轻松适应不断变化的内容结构和需求。
物联网数据存储和分析
MongoDB 对高数据量和水平可扩展性的支持使其适用于存储和处理物联网设备生成的数据，例如传感器读数和设备日志。其高效索引和查询数据的能力允许对物联网设备进行实时分析和监控。
电子商务平台
MongoDB 的灵活性和性能特性使其成为电子商务平台的绝佳选择，在电子商务平台中，需要高效地存储和查询各种产品信息、客户数据和交易记录。灵活的数据模型能够轻松适应产品属性和客户偏好的变化，而高可用性和可扩展性特性则确保流畅且响应迅速的用户体验。
Elasticsearch 定价模型
Elasticsearch 是开源软件，可以自托管而无需任何许可费用。但是，应考虑运营成本，例如硬件、托管和维护。Elasticsearch 还提供名为 Elastic Cloud 的托管云服务，该服务根据存储、计算资源和支持等因素提供不同的定价层级。Elastic Cloud 包括额外的特性和工具，例如 Kibana、机器学习和安全特性。
MongoDB 定价模型
MongoDB 提供多种定价选项，包括免费的开源社区版和商业企业版，企业版包括高级特性、管理工具和支持。MongoDB Inc. 还提供完全托管的基于云的数据库即服务 MongoDB Atlas，采用按需付费定价模型，该模型基于存储、数据传输和计算资源。MongoDB Atlas 提供一个免费层级，资源有限，供想要尝试该服务而无需承担成本的用户使用。
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