ElasticSearch和MySQL是两种不同类型的数据库存储系统，它们有着不同的使用途径不同的使用场景，下面我们就来详细介绍一下二者的区别与联系。

数据库类型

ElasticSearch：是一个分布式的搜索存储引擎数据库，主要用来做全文搜索、复杂查询、实时数据分析等操作。

MySQL：是一个关系型数据库管理系统，主要用来完成一些结构化数据存储、完成事务处理，适用于数据一致性和完整性比较强的场景中。

数据模型结构

ElasticSearch：是基于文档的数据模型，使用的是JSON格式数据存储，支持灵活、动态的数据模式，也就是说它可以存储不同结构的文档数据。

MySQL：是基于库表数据存储，数据主要存储在数据列中，具有强制的预定义模式，也就是说数据存储必须要按照定义好的数据模式来进行存储。

查询操作

ElasticSearch：通过DSL（Domain Specific Language）进行查询，支持复杂的全文检索方式，可以完成过滤聚合等查询操作。

MySQL：通过SQL语句进行查询，支持的都是一些关系型查询，可以处理事务等操作。

性能方面

ElasticSearch：是天然的分布式设计，支持天然的水平扩展操作，可以通过增加节点的方式进行拓展，另外ElasticSearch支持了高性能的全文检索和实时数据分析能力。

MySQL：主要是以垂直扩展为主，也就是说需要增加服务器资源，对于MySQL本身的节点扩展支持的不够友好，支持通过主从复制的方式和分片的方式来实现水平扩展但是实现的复杂度比较高。

事务操作与数据一致性

ElasticSearch：ElasticSearch支持的是数据的最终一致性，适用于对于一致性操作要求不高的场景，并且它不支持ACID原则。

MySQL：具有较强的数据一致性，支持数据的ACID事务操作，适用于对于数据一致性要求较高的系统中。

使用场景比较

ElasticSearch：适用于需要进行快速搜索数据中包含大量的文本分析场景，例如对于日志的分析ELK、对于文件内容的全局搜索、对于电商品牌的搜索等等。

MySQL：适用于对于数据事务关系操作要求较高的场景中，例如一些金融系统、库存管理系统、客户信息管理系统等。

总结

ElasticSearch和MySQL在整体的实现思路上就是有很大的不同，一个是专注于搜索和数据实时分析，适合与非结构化数据的处理或者是对半结构化数据的处理，一个则是致力于关系型数据的支持，擅长处理一些事务型操作，主要是对结构化的数据进行处理，在实际生产过程中，需要根据不同的需求场景来选择合适的数据存储方式来提升整体系统的用户体验。