MySQL 和 Elasticsearch 是兩種不同的數據管理系統，它們各有優劣，適用于不同的場景。本文將從以下幾個方面對它們進行比較和分析：
- 數據模型
- 查詢語言
- 索引和搜索
- 分布式和高可用
- 性能和擴展性
- 使用場景
一、數據模型
MySQL 是一個關系型數據庫管理系統（RDBMS），它使用表（table）來存儲結構化的數據，每個表由多個行（row）和列（column）組成，每個列有一個預定義的數據類型，例如整數、字符串、日期等。MySQL 支持主鍵、外鍵、約束、觸發器等關系型數據庫的特性，以保證數據的完整性和一致性 。
Elasticsearch 是一個基于 Lucene 的搜索引擎，它使用文檔（document）來存儲半結構化或非結構化的數據，每個文檔由多個字段（field）組成，每個字段可以有不同的數據類型，例如文本、數字、布爾、數組等。Elasticsearch 支持動態映射（dynamic mApping），可以根據數據自動推斷字段的類型和索引方式 。
MySQL 和 Elasticsearch 的數據模型有以下幾點區別：
- MySQL 的數據模型是嚴格的，需要事先定義好表的結構和約束，而 Elasticsearch 的數據模型是靈活的，可以隨時添加或修改字段。
- MySQL 的數據模型是二維的，每個表只有行和列兩個維度，而 Elasticsearch 的數據模型是多維的，每個文檔可以有嵌套的對象或數組。
- MySQL 的數據模型是關系型的，可以通過連接（join）多個表來查詢相關的數據，而 Elasticsearch 的數據模型是非關系型的，不支持連接操作，需要通過嵌套文檔或父子文檔來實現關聯查詢。
二、查詢語言
MySQL 使用標準的 SQL 語言來查詢和操作數據，SQL 語言是一種聲明式的語言，可以通過簡潔的語法來表達復雜的邏輯。SQL 語言支持多種查詢類型，例如選擇（select）、插入（insert）、更新（update）、刪除（delete）、聚合（aggregate）、排序（order by）、分組（group by）、過濾（where）、連接（join）等 。
Elasticsearch 使用 JSON 格式的查詢 DSL（DomAIn Specific Language）來查詢和操作數據，查詢 DSL 是一種基于 Lucene 查詢語法的語言，可以通過嵌套的 JSON 對象來構建復雜的查詢。查詢 DSL 支持多種查詢類型，例如全文檢索（full-text search）、結構化檢索（structured search）、地理位置檢索（geo search）、度量檢索（metric search）等 。
MySQL 和 Elasticsearch 的查詢語言有以下幾點區別：
- MySQL 的查詢語言是通用的，可以用于任何關系型數據庫系統，而 Elasticsearch 的查詢語言是專用的，只能用于 Elasticsearch 系統。
- MySQL 的查詢語言是字符串形式的，需要拼接或轉義特殊字符，而 Elasticsearch 的查詢語言是 JSON 形式的，可以直接使用對象或數組表示。
- MySQL 的查詢語言是基于集合論和代數運算的，可以進行集合操作和數學運算，而 Elasticsearch 的查詢語言是基于倒排索引和相關度評分的，可以進行全文匹配和相似度計算。
三、索引和搜索
MySQL 使用 B+樹作為主要的索引結構，B+樹是一種平衡多路搜索樹，它可以有效地存儲和檢索有序的數據。MySQL 支持主鍵索引、唯一索引、普通索引、全文索引等多種索引類型，以加速不同類型的查詢。MySQL 也支持外部存儲引擎，例如 InnoDB、MyISAM、Memory 等，不同的存儲引擎有不同的索引和鎖機制 。
Elasticsearch 使用倒排索引作為主要的索引結構，倒排索引是一種將文檔中的詞和文檔的映射關系存儲的數據結構，它可以有效地支持全文檢索。Elasticsearch 支持多種分詞器（analyzer）和分詞過濾器（token filter），以對不同語言和場景的文本進行分詞和處理。Elasticsearch 也支持多種搜索類型，例如布爾搜索（boolean search）、短語搜索（phrase search）、模糊搜索（fuzzy search）、通配符搜索（wildcard search）等，以實現不同精度和召回率的檢索 。
MySQL 和 Elasticsearch 的索引和搜索有以下幾點區別：
- MySQL 的索引是基于數據的值的，可以精確地定位數據的位置，而 Elasticsearch 的索引是基于數據的內容的，可以近似地匹配數據的含義。
- MySQL 的索引是輔助的，需要手動創建和維護，而 Elasticsearch 的索引是主要的，自動創建和更新。
- MySQL 的索引是局部的，只針對單個表或列，而 Elasticsearch 的索引是全局的，涵蓋所有文檔和字段。
四、分布式和高可用
MySQL 是一個單機數據庫系統，它只能運行在一臺服務器上，如果服務器出現故障或負載過高，就會影響數據庫的可用性和性能。為了解決這個問題，MySQL 提供了多種復制（replication）和集群（cluster）方案，例如主從復制（master-slave replication）、雙主復制（master-master replication）、MySQL Cluster、MySQL Fabric 等，以實現數據的冗余和負載均衡 。
Elasticsearch 是一個分布式數據庫系統，它可以運行在多臺服務器上，形成一個集群（cluster）。每個集群由多個節點（node）組成，每個節點可以承擔不同的角色，例如主節點（master node）、數據節點（data node）、協調節點（coordinating node）等。每個節點可以存儲多個索引（index），每個索引可以劃分為多個分片（shard），每個分片可以有多個副本（replica）。Elasticsearch 通過一致性哈希算法（consistent hashing algorithm）來分配分片到不同的節點上，并通過心跳檢測（heartbeat check）來監控節點的狀態。如果某個節點出現故障或加入集群，Elasticsearch 會自動進行分片的重新分配和平衡 。
MySQL 和 Elasticsearch 的分布式和高可用有以下幾點區別：
- MySQL 的分布式和高可用是可選的，需要額外配置和管理，而 Elasticsearch 的分布式和高可用是內置的，無需額外操作。
- MySQL 的分布式和高可用是基于復制或共享存儲的，需要保證數據一致性或可用性之間的權衡，而 Elasticsearch 的分布式和高可用是基于分片和副本的，可以根據需求調整數據冗余度或容錯能力。
- MySQL 的分布式和高可用是靜態的，需要手動擴展或縮容集群規模，而 Elasticsearch 的分布式和高可用是動態的，可以自動適應集群變化。
下面繼續講解 MySQL 和 Elasticsearch 的性能和擴展性的區別。
MySQL 是一個面向事務（transaction）的數據庫系統，它支持 ACID 特性（原子性、一致性、隔離性、持久性），以保證數據操作的正確性和完整性。MySQL 使用鎖機制來實現事務隔離級別（isolation level），不同的隔離級別有不同的并發性能和一致性保證。MySQL 也使用緩沖池（buffer pool）來緩存數據和索引，以提高查詢效率。MySQL 的性能主要取決于硬件資源、存儲引擎、索引設計、查詢優化等因素。
Elasticsearch 是一個面向搜索（search）的數據庫系統，它支持近實時（near real-time）的索引和查詢，以保證數據操作的及時性和靈活性。Elasticsearch 使用分片和副本來實現數據的分布式存儲和并行處理，不同的分片數和副本數有不同的寫入吞吐量和讀取延遲。Elasticsearch 也使用緩存（cache）和內存映射文件（memory-mapped file）來加速數據和索引的訪問，以提高搜索效率。Elasticsearch 的性能主要取決于集群規模、分片策略、文檔結構、查詢復雜度等因素。
MySQL 和 Elasticsearch 的性能和擴展性有以下幾點區別：
- MySQL 的性能和擴展性是有限的，它受到單機資源、鎖競爭、復制延遲等因素的限制，而 Elasticsearch 的性能和擴展性是無限的，它可以通過增加節點、分片、副本等方式來水平擴展集群。
- MySQL 的性能和擴展性是以犧牲搜索能力為代價的，它不能支持復雜的全文檢索和相關度評分，而 Elasticsearch 的性能和擴展性是以犧牲事務能力為代價的，它不能保證數據操作的原子性和一致性。
- MySQL 的性能和擴展性是以提高寫入速度為目標的，它優化了數據插入和更新的效率，而 Elasticsearch 的性能和擴展性是以提高讀取速度為目標的，它優化了數據檢索和分析的效率。
五、使用場景
MySQL 和 Elasticsearch 適用于不同的使用場景，根據不同的業務需求，可以選擇合適的數據庫系統或組合使用兩者。以下是一些常見的使用場景：
- 如果需要存儲結構化或半結構化的數據，并且需要保證數據操作的正確性和完整性，可以選擇 MySQL 作為主要數據庫系統。例如，電商網站、社交網絡、博客平臺等。
- 如果需要存儲非結構化或多樣化的數據，并且需要支持復雜的全文檢索和相關度評分，可以選擇 Elasticsearch 作為主要數據庫系統。例如搜索引擎、日志分析、推薦系統等。
- 如果需要存儲和分析大量的時序數據，并且需要支持實時的聚合和可視化，可以選擇 Elasticsearch 作為主要數據庫系統。例如，物聯網、監控系統、金融市場等。
- 如果需要同時滿足上述兩種需求，并且可以容忍一定程度的數據不一致或延遲，可以將 MySQL 作為主數據庫系統，并將部分數據同步到 Elasticsearch 作為輔助數據庫系統。例如新聞網站、電影網站、招聘網站等。
自此本文講解內容到此結束，感謝您的閱讀，希望本文對您有所幫助。
作者丨waynaqua
來源丨公眾號：waynblog（ID：gh_cb28562524da）
