elasticsearch（lucene）可以代替NoSQL（mongodb）吗？

Elasticsearch (基于 Lucene) 和 MongoDB 都是非常流行的 NoSQL 数据存储解决方案，但它们的设计理念、核心功能和最佳使用场景有所不同。简单地说，Elasticsearch 不能完全替代 MongoDB，反之亦然，但它们可以在某些场景下互为补充或在特定功能上表现出优势。

让我们来详细探讨一下它们之间的区别和是否可以互相替代的问题：

Elasticsearch (基于 Lucene) 的核心特性

Elasticsearch 是一个分布式的、开源的搜索和分析引擎，它构建在 Apache Lucene 库之上。其核心优势在于：

1. 强大的全文搜索能力:
倒排索引 (Inverted Index): Lucene 的核心是倒排索引，这使得对大量文本数据进行快速、相关的搜索成为可能。它可以对文本进行分词 (tokenization)、词干提取 (stemming)、同义词替换 (synonyms) 等操作，并基于相关性分数 (relevance score) 返回结果。
复杂的查询语法: 支持布尔查询、短语查询、模糊查询、范围查询、地理位置查询等多种复杂的搜索条件组合。
相关性排序 (Relevance Scoring): Elasticsearch 内置了 TFIDF 和 BM25 等算法来计算文档与查询的相关性，并据此进行排序。

2. 分布式和可扩展性:
分布式架构: Elasticsearch 被设计成一个分布式系统，可以在多个节点上运行，提供高可用性和水平扩展能力。数据会被分片 (sharding) 到不同的节点上，副本 (replicas) 保证了数据的冗余和故障转移。
高吞吐量: 适用于处理大量的读写请求，尤其是在搜索场景下。

3. 近实时 (Near RealTime, NRT) 索引:
一旦数据被索引，它会在很短的时间内（通常是几秒钟）变得可搜索。这对于需要快速获取最新信息的应用非常重要。

4. 数据分析和聚合 (Analytics and Aggregations):
Elasticsearch 提供了强大的聚合功能，可以对数据进行分组、计数、求和、平均等统计分析，类似于 SQL 的 `GROUP BY` 操作，但更灵活且适合非结构化或半结构化数据。例如，日志分析、指标监控等场景。

5. 灵活的模式 (Schema):
Elasticsearch 倾向于使用动态模式或显式映射 (mapping)。虽然它支持模式，但对字段的类型定义相对灵活，可以容忍一定程度的模式演变。

MongoDB 的核心特性

MongoDB 是一个面向文档的、开源的 NoSQL 数据库。它以其灵活性、易用性和强大的功能集而闻名：

1. 面向文档的存储:
BSON 格式: 数据以 JSON 风格的文档 (document) 存储在 BSON (Binary JSON) 格式中。每个文档可以有不同的结构，这提供了极大的灵活性。
丰富的查询语言: 提供了一个非常强大且灵活的查询接口，支持点查询、范围查询、正则表达式查询、地理空间查询、聚合查询等。

2. 事务支持 (ACID):
从版本 4.0 开始，MongoDB 支持多文档 ACID 事务，这使得它在需要强一致性和可靠性的应用中更具竞争力，尤其是在传统的关系型数据库场景下。

3. 模式灵活 (Schema Flexibility):
MongoDB 的核心优势之一就是其无模式或动态模式的特性。开发者可以不必提前定义表结构，这极大地加快了开发迭代速度。但 MongoDB 也支持模式验证 (schema validation) 来确保数据的一致性。

4. 索引能力:
MongoDB 支持多种类型的索引，包括单键索引、复合索引、地理空间索引、文本索引、哈希索引等，以优化查询性能。

5. 数据一致性和可靠性:
通过副本集 (replica sets) 提供高可用性和数据冗余。
通过分片 (sharding) 实现水平扩展，以处理大量数据和高并发写入。

6. 强大的聚合框架 (Aggregation Pipeline):
MongoDB 提供了非常强大的聚合管道，允许用户对数据进行一系列转换和计算，类似于 Elasticsearch 的聚合，但其语法和设计思路略有不同。

Elasticsearch 能否代替 MongoDB？

从技术层面和设计目标来看，Elasticsearch 不能在所有方面完全替代 MongoDB。以下是关键的对比和考量：

1. 主要优势对比:

| 特性 | Elasticsearch | MongoDB |
| : | : | : |
| 核心目的 | 搜索和分析引擎 | 通用文档数据库 |
| 数据模型 | 基于 Lucene 的倒排索引和 JSON 文档，为搜索优化 | 面向文档 (JSON/BSON)，灵活的结构 |
| 搜索能力 | 极强，全文搜索、相关性排序、复杂查询 | 良好，支持文本搜索，但不如 ES 精细和高效 |
| 查询能力 | 搜索为主，聚合为辅，对点查询不如 MongoDB 直接 | 通用查询，支持复杂数据过滤和操作 |
| 数据一致性 | 通常是近实时，强一致性需要额外配置或不常用 | 支持多文档 ACID 事务，提供更强的一致性保证 |
| 事务支持 | 无原生事务支持，或有限的跨分片事务（非常复杂） | 支持多文档 ACID 事务 |
| 更新和删除 | 基于文档的更新和删除，但其写操作是为了索引更新 | 直接的文档更新和删除，性能更高效 |
| 主数据存储 | 不推荐作为主要数据源，易丢失原始数据（索引丢失） | 非常适合作为主要数据源 |
| 数据模型灵活性 | 灵活，但字段映射对搜索性能影响大 | 极高，文档结构自由定义，非常适合快速开发 |
| 聚合能力 | 强大，用于搜索数据的分析和洞察 | 非常强大，聚合管道功能丰富，可处理复杂数据转换 |
| CAP 定理 | 倾向于 AP (可用性，分区容忍性) | 倾向于 CP (一致性，分区容忍性) 副本集模式下更偏 CP |

2. 哪些场景 Elasticsearch 不适合 替代 MongoDB？

作为主数据存储 (Primary Data Source):
Elasticsearch 的核心是其索引，数据经过分词、标准化等处理后存储。虽然它保留了原始文档，但它不是为了提供数据的最终一致性和可靠性作为主要存储而设计的。如果 Elasticsearch 集群损坏，原始数据可能难以恢复，或者恢复过程非常复杂。
MongoDB 作为一款成熟的数据库，提供了更强的持久化、备份和恢复机制，是很多应用的首选主数据存储。

需要强事务支持的场景:
例如金融交易、订单处理等需要严格的 ACID 事务保证的场景，MongoDB 的事务支持使其成为更合适的选择。Elasticsearch 的事务模型非常有限且不适用于此。

频繁的、简单的点查询和更新:
MongoDB 在对单个文档进行精确查找（通过其 ID 或其他唯一字段）和简单更新时，通常比 Elasticsearch 更直接和高效。Elasticsearch 的设计更侧重于复杂查询和搜索。

需要严格数据一致性和即时性的场景:
虽然 Elasticsearch 是近实时的，但它不是即时的。如果你的应用需要极强的实时一致性，例如在用户操作后立即看到更新结果，MongoDB 的同步复制机制可能更可靠。

数据模型不经常变化的简单应用:
虽然 Elasticsearch 也支持模式，但其索引的构建方式使得频繁的模式更改可能需要重新索引，带来额外的开销。MongoDB 的动态模式在迭代速度上更具优势。

3. 哪些场景 Elasticsearch 擅长 而 MongoDB 相对较弱，甚至可以作为补充？

大规模的全文搜索和相关性排序:
这是 Elasticsearch 的核心竞争力。如果你需要构建一个类似搜索引擎的应用，可以搜索大量文本内容，并根据相关性对结果进行排序，Elasticsearch 是不二之选。MongoDB 的文本搜索功能相对基础。

日志分析和实时监控:
Elasticsearch + Logstash + Kibana (ELK Stack) 是一个非常流行的组合，用于收集、处理、存储和分析日志数据。其强大的聚合能力和快速的搜索速度使其非常适合此场景。MongoDB 也可以存储日志，但其分析和搜索性能可能不如 Elasticsearch。

复杂的数据聚合和分析:
虽然两者都有聚合能力，但 Elasticsearch 的聚合功能非常强大，可以轻松处理多维度的数据分组、统计和分析，尤其是在数据量非常大的情况下。

地理位置搜索和分析:
Elasticsearch 提供了非常高效的地理位置数据类型和查询能力，可以方便地进行基于距离或区域的搜索。

作为 MongoDB 的二级索引或搜索层:
很多场景下，Elasticsearch 可以与 MongoDB 配合使用。MongoDB 作为主数据存储，保证数据的可靠性和完整性；而 Elasticsearch 则作为独立的搜索层，提供强大的搜索和分析能力。当用户在应用中进行搜索时，请求会先发送到 Elasticsearch，它返回搜索结果（文档 ID 或其他标识），然后应用程序再去 MongoDB 中根据这些标识获取完整的文档数据。这种架构可以充分发挥两者的优势。

结论

Elasticsearch 不能 完全替代 MongoDB，特别是当你的应用需要一个稳定、可靠、支持事务的主数据存储时，MongoDB 是更合适的选择。

然而，Elasticsearch 在搜索、日志分析、实时监控和复杂数据聚合方面具有 MongoDB 无法比拟的优势。

最佳实践是根据具体的应用需求来选择合适的工具，甚至将它们结合使用：

如果你的主要需求是快速搜索、相关性排序和大规模文本分析，并且可以接受近实时的数据更新，那么 Elasticsearch 是首选。
如果你的主要需求是存储结构化或半结构化数据，需要高可用性、事务支持，并且对数据的一致性要求很高，那么 MongoDB 是更合适的选择。
如果你需要同时具备强大的搜索功能和可靠的数据存储，可以考虑将 MongoDB 作为主数据源，将需要搜索的数据同步到 Elasticsearch 中，利用 Elasticsearch 进行搜索，然后通过 ID 从 MongoDB 中 retrieves 数据。这种“数据同步+搜索层”的架构非常常见且有效。

总而言之，理解它们各自的优势和劣势，并根据你的应用场景做出明智的技术选型，是成功的关键。

我们使用Elasticsearch存储的文档数量接近50亿（算上1份复制，接近100亿文档），总共10个数据节点和2个元数据节点（48GB内存，8核心CPU，ES使用内存达到70%），每天的文档增量大概是3000W条（速度持续增加中）。目前来看，单个文档的查询效率基本处于实时状态；对于1到2周的数据的聚合统计操作也可以在10秒之内返回结果。

但是，还有提升的空间：

1. 对于查询单条数据的应用场景来说，我们可以使用ES的路由机制，将同一索引内的具有相同特征（比如具有相同的userid）的文档全部存储于一个节点上，这样我们之后的查询都可以直接定位到这个节点上，而不用将查询广播道所有的节点上；

2. 随着数据节点的增加，适当增加分片数量，提升系统的分布水平，也可以通过分而治之的方式优化查询性能；

个人以为Elasticsearch作为内部存储来说还是不错的，效率也基本能够满足，在某些方面替代传统DB也是可以的，前提是你的业务不对操作的事性务有特殊要求；而权限管理也不用那么细，因为ES的权限这块还不完善。由于我们对ES的应用场景仅仅是在于对某段时间内的数据聚合操作，没有大量的单文档请求（比如通过userid来找到一个用户的文档，类似于NoSQL的应用场景），所以能否替代NoSQL还需要各位自己的测试。如果让我选择的话，我会尝试使用ES来替代传统的NoSQL，因为它的横向扩展机制太方便了。

在我的工作过程中，我深切体会到：经验固然是一个很重要的东西，因为它能够帮助我们少走很多弯路，但同时也应该看到经验的另一面——它会变成一个笼子，将我们闭塞其中，使我们错过一些可能更好的解决方案，关键是我们要学会尝试，接触新的世界。