Elasticsearch（ES）和MongoDB是两个非常知名的NoSQL数据库，但它们的定位和使用场景并不完全相同。本文将从多个角度分析，既然有了ES，为什么还要有MongoDB。

一、数据库类型及其应用场景

NoSQL数据库主要分为四类：键值存储、文档存储、列存储和图形数据库。ES和MongoDB都是文档存储型数据库，但它们的设计目标和应用场景有所不同。

Elasticsearch

Elasticsearch是一个基于Lucene搜索引擎构建的分布式文档存储数据库，主要应用于全文检索和日志分析等领域。ES具有以下特点：

高性能：ES的查询速度非常快，可以在毫秒级别内响应查询请求。分布式：ES采用分片和副本机制，可以扩展到数百台服务器，支持海量数据的存储和检索。高可用性：ES的副本机制可以保证数据的高可用性，即使某个节点宕机也不会影响系统的正常运行。全文检索：ES支持全文检索和近实时搜索，可以对海量数据进行复杂的搜索和分析。MongoDB

MongoDB是一个面向文档存储的数据库，主要应用于Web应用程序和大规模数据存储等领域。MongoDB具有以下特点：

高可扩展性：MongoDB采用分片机制，可以轻松地扩展到数百台服务器，支持海量数据的存储和检索。高灵活性：MongoDB的数据模型非常灵活，支持动态添加字段和嵌套文档等功能，可以适应不同的数据结构和查询需求。高性能：MongoDB的写入速度非常快，支持高并发的写入操作。ACID事务：MongoDB 4.0及以上版本支持ACID事务，可以保证数据的一致性和可靠性。

从上述特点可以看出，ES和MongoDB的设计目标和应用场景有所不同。ES主要用于全文检索和日志分析等领域，而MongoDB则更适合于Web应用程序和大规模数据存储等领域。因此，在不同的场景下，ES和MongoDB有着不同的优势和劣势，需要根据具体需求进行选择和使用。

二、数据存储方式

ES和MongoDB都是文档存储型数据库，但它们的数据存储方式有所不同。

Elasticsearch

ES的文档存储方式采用的是倒排索引（Inverted Index）和分词（Tokenization）的方式。倒排索引是一种将文档中的每个单词都映射到包含该单词的文档列表的数据结构，可以快速地定位包含某个单词的文档。而分词则是将文本按照一定规则进行拆分，形成单词列表。在ES中，每个字段都有一个对应的分词器，用于将文本进行拆分，并生成倒排索引。

MongoDB

MongoDB的文档存储方式采用的是BSON（Binary JSON）格式。BSON是一种二进制的JSON格式，可以更高效地存储和传输数据。在BSON中，文档的键值对以键值对的方式存储，类似于JSON格式。BSON支持多种数据类型，包括字符串、数字、布尔、日期、数组和嵌套文档等。

从上述两种数据存储方式可以看出，ES采用倒排索引和分词的方式进行数据存储，主要用于全文检索和分析，而MongoDB则采用BSON格式进行数据存储，主要用于Web应用程序和大规模数据存储等领域。

三、查询语言和API

ES和MongoDB在查询语言和API上也有所不同。

Elasticsearch

ES采用基于RESTful风格的HTTP接口进行数据操作和查询，可以通过HTTP协议进行数据的增删改查操作。ES还提供了一种基于JSON格式的查询语言DSL（Domain Specific Language），可以对文档进行复杂的查询和分析。

MongoDB

MongoDB采用基于MongoDB Shell和驱动程序的方式进行数据操作和查询。MongoDB Shell是一个JavaScript交互式命令行界面，可以通过JavaScript语言进行数据操作和查询。MongoDB还提供了多种编程语言的驱动程序，包括Java、Python、Node.js等，可以方便地集成到各种应用程序中。

从上述查询语言和API可以看出，ES采用基于HTTP接口和JSON格式的查询语言进行数据操作和查询，主要用于全文检索和分析，而MongoDB则采用JavaScript语言和多种编程语言的驱动程序进行数据操作和查询，主要用于Web应用程序和大规模数据存储等领域。

四、数据一致性和可靠性

ES和MongoDB在数据一致性和可靠性方面也有所不同。

Elasticsearch

ES采用分片和副本的方式保证数据的一致性和可靠性。在ES中，数据会被分成多个分片，每个分片可以复制成多个副本。当某个分片或副本发生故障时，ES会自动进行故障转移，将数据从其他正常的分片或副本中恢复。这种方式可以保证数据的高可用性和灵活性。

MongoDB

MongoDB采用主从复制和分片的方式保证数据的一致性和可靠性。在MongoDB中，每个集群都有一个主节点和多个从节点，主节点负责写入和更新数据，从节点负责读取数据。当主节点发生故障时，MongoDB会自动进行故障转移，将主节点的角色转移到其他正常的从节点上。此外，MongoDB还支持分片的方式进行数据分布和扩展。

从上述数据一致性和可靠性方面可以看出，ES和MongoDB都采用分片和副本或主从复制和分片的方式保证数据的一致性和可靠性，但在实现方式上有所不同，需要根据具体需求进行选择和使用。

五、性能和扩展性

ES和MongoDB在性能和扩展性方面也有所不同。

Elasticsearch

ES采用倒排索引和分片的方式进行数据存储和查询，具有高效的全文检索和聚合分析能力。ES还支持水平扩展，可以通过增加节点和分片的方式进行数据分布和扩展，可以支持PB级别的数据存储和查询。

MongoDB

MongoDB采用BSON格式和主从复制和分片的方式进行数据存储和查询，具有高效的读写能力和可扩展性。MongoDB还支持水平扩展和垂直扩展，可以通过增加节点和分片、增加硬件资源等方式进行数据分布和扩展，可以支持TB级别的数据存储和查询。

从上述性能和扩展性方面可以看出，ES和MongoDB都具有高效的数据存储和查询能力，但在实现方式和扩展性上有所不同，需要根据具体需求进行选择和使用。

六、总结

综上所述，ES和MongoDB都有着自己的优势和劣势，在具体的场景下需要进行选择和使用。如果需要进行全文检索和聚合分析，可以选择ES；如果需要进行Web应用程序和大规模数据存储和查询，可以选择MongoDB。如果需要结合使用，需要考虑其生态环境和支持度。无论选择哪种方案，都需要根据具体的需求进行综合考虑。