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，决定哪个数据库的优势最多，缺点最少，是一项重要的决策。下面您将找到 Elasticsearch 和 MySQL 的关键概念、架构、功能、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 MySQL 在涉及时序数据的工作负载方面的性能，而不是所有可能的用例。时序数据通常在数据库性能方面提出了独特的挑战。这是由于正在写入的数据量很大以及访问该数据的查询模式。本文并非旨在说明哪个数据库更好；它只是提供了每个数据库的概述，以便您可以做出明智的决定。
Elasticsearch 与 MySQL 细分
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| 数据库模型 | 分布式搜索和分析引擎，面向文档 |
关系数据库 |
| 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、集群配置或托管云服务（Elastic Cloud）部署 |
MySQL 使用客户端-服务器模型和多层服务器设计。它支持 SQL 查询语言，并为不同的用例提供各种存储引擎，例如 InnoDB 和 MyISAM。MySQL 可以部署在本地、云端或作为托管服务。 |
| 许可证 | Elastic 许可证 |
GNU 通用公共许可证 v2（适用于开源社区版） |
| 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 |
Web 应用程序、电子商务、数据仓库、内容管理系统、业务应用程序 |
| 可扩展性 | 水平可扩展，支持数据分片、复制和分布式查询 |
支持通过向单个节点添加更多资源进行垂直扩展；可以通过复制、分片和第三方工具实现水平扩展 |
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Elasticsearch 概述
Elasticsearch 是一个开源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，此后因其可扩展性、近实时搜索功能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、非结构化和基于时间的数据。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。
MySQL 概述
MySQL 是一个开源关系数据库管理系统，于 1995 年首次发布。由于其易用性、可靠性和性能，它是全球最受欢迎的数据库之一。MySQL 广泛用于 Web 应用程序、在线事务处理和数据仓库。Oracle 公司于 2010 年收购了 MySQL，但它仍然是具有活跃贡献者社区的开源软件。
Elasticsearch 用于时序数据
Elasticsearch 可用于时序数据存储和分析，这得益于其分布式架构、近实时搜索功能以及对聚合的支持。但是，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，这些数据可以被视为时序数据。
MySQL 用于时序数据
MySQL 可用于存储和分析时序数据，但其效率不如专用时序数据库。MySQL 的灵活性和对各种索引技术的支持使其成为中小型时序数据集的合适选择。对于大规模时序数据工作负载，具有高写入吞吐量或需要低延迟查询的用例，除非经过高度定制，否则 MySQL 将会非常吃力。
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，它们协同工作以分配数据和处理任务。
- 分片：Elasticsearch 索引的分区，允许数据分布在多个节点上，以提高性能和容错能力。
MySQL 关键概念
- 表：相关数据的集合，按行和列组织，是 MySQL 中存储数据的主要结构。
- 主键：表中每行的唯一标识符，用于强制数据完整性并实现高效查询。
- 外键：表中的一列或一组列，引用另一个表中的主键，用于建立表之间的关系。
Elasticsearch 架构
Elasticsearch 是一个分布式 RESTful 搜索和分析引擎，它使用无模式 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，这使得能够进行快速高效的全文搜索。
MySQL 架构
MySQL 是一个关系数据库管理系统，它使用 SQL 来定义和操作数据。它遵循客户端-服务器模型，其中 MySQL 服务器接受来自多个客户端的连接并处理他们的查询。MySQL 的架构包括一个存储引擎框架，允许用户从不同的存储引擎（例如 InnoDB、MyISAM 或 Memory）中进行选择，以针对特定用例优化数据库。
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Elasticsearch 功能
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。
MySQL 功能
ACID 合规性
MySQL 支持事务并遵守 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）属性，确保数据完整性和一致性。
可扩展性
MySQL 可以根据存储引擎和配置进行垂直和水平扩展。
复制和高可用性
MySQL 支持各种复制技术，包括主从复制和主主复制，以提供高可用性和容错能力。
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
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流行选择，因为它具有强大的搜索功能和灵活的数据模型。
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。
MySQL 用例
Web 应用程序
MySQL 因其灵活性、易用性和性能而成为为 Web 应用程序、内容管理系统和电子商务平台提供支持的流行选择。
在线事务处理 (OLTP)
MySQL 适用于需要高并发性、快速响应时间和事务支持的 OLTP 系统。
数据仓库
虽然并非专门为数据仓库而设计，但 MySQL 可用于中小型数据仓库，利用其对索引、分区和其他优化技术的支持。
Elasticsearch 定价模型
Elasticsearch 是开源软件，可以自托管，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，该服务提供基于存储、计算资源和支持等因素的各种定价层级。Elastic Cloud 包括其他功能和工具，例如 Kibana、机器学习和安全功能。
MySQL 定价模型
MySQL 提供具有不同功能集和定价模型的多个版本。MySQL 社区版是开源且免费使用的，而 MySQL 企业版包括其他功能，例如高级安全性、监控和管理工具，并且需要订阅。企业版的定价取决于服务器实例的数量和所需的支持级别。
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