【发布时间】：2014-01-29 05:44:43
【问题描述】：
我最近阅读了几篇关于mongodb 用于存储和elasticsearch 用于索引/搜索的组合的文章。我觉得我错过了一些东西。你为什么要走这条路而不是using mongo to index 数据？ elasticsearch 带来什么好处，是否值得增加复杂性？
【问题讨论】：
标签： mongodb elasticsearch
【发布时间】：2014-01-29 05:44:43
【问题描述】：
ElasticSearch 实现了更多功能，例如将文本自定义拆分为单词、自定义词干提取、分面搜索等等。虽然 MongoDB 的（相当简单的）文本搜索可以做到这一点，但它不如 ElasticSearch 强大。
如果您所做的只是在单个字段中查找单个字符串，那么 MongoDB 的普通查询系统将非常适合。如果您需要在多个字段中查找单词，那么 MongoDB 的文本搜索将起作用。如果您需要更多的东西，ElasticSearch 就是您的最佳选择。
【讨论】：
搜索引擎和数据库做一些根本不同的事情。一个好的搜索引擎（如 ElasticSearch）支持更精细和复杂的索引、构面、突出显示等。在 ElasticSearch 的情况下，您还可以“实时”获得回复。另一方面，搜索引擎不会返回与您的查询匹配的每个文档。相反，它将根据文档的匹配程度对文档进行评分，并返回得分最高的文档。当您查询 MongoDB 等数据库时，您应该期望它返回与您的查询匹配的everything。
您可以将整个文档存储在 ElasticSearch 中，但这通常不是最佳解决方案。通常，您会将其配置为返回文档 ID，您可以使用它从数据库中获取文档。 MongoDB 是针对基于文档的存储优化的数据库。这就是为什么你听说人们一起使用它们的原因。
编辑：
发布时，它与建议相符，但可能不再如此。
【讨论】：
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你能给出一个用例吗？我没有发现同时使用两个 nosql 来实现一些特殊的最佳解决方案？
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这是一个用例：blog.quarkslab.com/…
Derick 的回答非常准确。这一切背后的问题是：
您希望在应用程序中实现哪些功能？
如果您依赖于大量文本中的大量搜索功能，那么 ElasticSearch 可能是一个不错的选择。如果您想拥有一个灵活的数据存储来处理复杂的即席查询，那么 Mongo 可能是一个不错的选择。如果您对数据存储有不同的要求，那么将两种工具组合在一起通常是一件好事，而不是实施各种变通方法以使其仅适用于一个数据存储。
为工作选择合适的工具。
【讨论】：