本文最初发布在SigNoz Blog上，由Judy Nduati撰写。
Elasticsearch和MongoDB是流行的面向文档的数据库。尽管Elasticsearch以其高级索引和搜索功能而闻名，但MongoDB是NOSQL数据库中最成熟的数据库之一。
数字世界正在以急剧的速度增长。结果，全世界的数据有所增加，需要对其进行管理和分析。由于数据的大量，因此对非关系数据库（也称为NOSQL数据库）引起了明显的兴趣。
在当前工作的业务需要数据库。企业正在寻找最佳的数据库管理解决方案来管理大型数据量。您需要一个数据库，该数据库可以连续处理大量数据，自动扩展，无缝更新和检索数据库，以及安全的数据库。此时，Elasticsearch和MongoDB进入了图片。
Elasticsearch和MongoDB是两个常用的NOSQL数据存储平台。当您需要处理和增加业务运营数据时，两个面向文档的数据库都易于扩展。但是数据库彼此之间有何不同？本文将详细讨论Elasticsearch和MongoDB。对数据库的深入了解将帮助您确定哪种数据存储解决方案效果最好。
Elasticsearch的概述
Elasticsearch 是建立在Apache Lucene上并在Java开发的开源全文搜索引擎。索引和数据分析是其主要功能。与 Kibana 和 Logstash 一起，它作为数据分析的 Elastic Stack 的一部分。
Elasticsearch允许您轻松存储，搜索，索引和分析大量数据。此外，它提供了所有数据类型的实时搜索和分析。快速获取搜索响应的能力是因为它搜索索引而不是文本。
简单地说，使用Elasticsearch，您可以从任何源和格式中获取数据。然后，您可以实时搜索，分析和可视化它。它提高了搜索的速度和准确性。
Elasticsearch中的数据存储在无模式的JSON中，并使用REST API进行存储和搜索。 Elasticsearch是一种工具，使您能够同时使用它而不会彼此干扰。
Elasticsearch的功能
- 全文搜索：Elasticsearch可以进行快速的全文搜索
- 它与JSON和REST API兼容。
- 这很容易使用。
- Elasticsearch可以扩展大量数据。
- 它提供了实时数据可视化。
- Elasticsearch确实在结构化和非结构化数据上进行搜索。
MongoDB的概述
MongoDB 是一个开源NOSQL数据库，它使用面向文档的数据模型用于大容量数据存储。 MongoDB允许您存储，管理和检索面向文档的数据。与传统的关系数据库不同，将数据存储在表和行中，MongoDB使用集合和文档存储数据。
MongoDB中的数据库是集合的容器。文档存储在集合中，MongoDB用来跟踪相关数据。传统的 database structure of MongoDB 显示在下图。
MongoDB收藏
MongoDB中的一个集合是包含同一文档集的基本组件。
不需要一个集合即可插入文档。当您添加第一个文档或存储集合数据时，MongoDB如果不存在，则创建收藏集。换句话说，当第一个文档插入时，创建了一个集合。
MongoDB文件
在mongodb中，一组文档是一组键值对。这是数据的基本构建块。该文档表示为JSON（JAVASCRIPT对象符号）文档。这是因为MongoDB是一个无模式的数据库。
数据存储在JSON文档的二进制表示BSON中。 BSON被使用，因为它接受了更多的数据类型。接受的数据值是各种数据类型，文档和数组。
MongoDB的功能
- 灵活性：MongoDB可以在服务器上运行。数据重复以保护数据库系统免受硬件故障的影响。
- 索引：可以索引文档中的字段。 MongoDB使用索引在短时间内处理大量数据。
- 可伸缩性：MongoDB使用碎片在各种服务器上分发数据。 MongoDB由于碎片而具有自动加载功能。
- 复制：MongoDB通过确保服务器上的数据副本（冗余）来启用数据可用性。如果一台服务器关闭，您可以从另一台服务器检索数据。
- 查询：它支持基于文档的查询。
- 以文档为导向：数据库包含包含文档集的集合。
Elasticsearch vs.MongoDB之间的关键差异
Elasticsearch和MongoDB Technologies由于其设计和功能而以一种或另一种方式相似。但是两种技术都有很大的不同。 Elasticsearch是搜索引擎服务器，而MongoDB是一个数据库，可让您存储，管理和检索数据。让我们看看他们在某些关键方面的差异。
1. JSON适应性
Elasticsearch可以在索引中处理 JSON 文档。它的出色搜索库使用户可以轻松管理和分析数据。在Elasticsearch中，没有像MongoDB这样的二进制转换。使用Elasticsearch，可以分析文档中存在的数据。分析数据后创建索引，并从文档中获取值。
另一方面，mongoDB可以管理 JSON 文档并将其转换为二进制版本（BSON）。 BSON针对速度和灵活性进行了优化。 JSON文档的主要目的是，用户可以灵活地根据其应用程序要求建模其数据。
2.数据存储架构
Elasticsearch是在Java开发的，并在Apache Lucene的顶部实施。它将数据写入使用Lucene段的倒置索引。 Elasticsearch为每个索引维护一个交易日志，以避免为每个索引操作进行低级Lucene提交。如果发生崩溃或数据腐败事件，交易日志也可以在 data recovery中有所帮助。
mongoDB数据存储模型与Elasticsearch的模型不同。它是用C ++编写的，并将数据存储在 Binary JSON format (BSON) MongoDB中，使用存储映射文件将磁盘数据文件映射到内存字节 arrays 。它使用链接的数据结构管理和组织数据。文档已链接到彼此，并与任何BSON编码的数据相互链接。如果发生严格关闭，MongoDB会使用日志日志来协助 database recovery.
3.编程语言支持
Elasticsearch用C ++中的Java和MongoDB编写。两种技术都支持广泛的编程语言。 Elasticsearch支持Java，Python，.Net，JavaScript，Go，Rust等 另一方面，
MongoDB为语言提供了多个驱动程序。 MongoDB支持C ++，C，C＃，Node.js，PHP，GO，Python，Java，Ruby等
4.全文搜索
Elasticsearch与MongoDB相比，通过全文搜索表现最好。它具有多个高级功能，可支持分析仪和令牌过滤器等全文搜索。
MongoDB不支持全文搜索。它与CRUD操作兼容（创建，读取，更新和删除）。
5.数据恢复和备份
Elasticsearch和MongoDB提供数据备份和恢复功能。 Elasticsearch使用快照处理数据备份。快照是增量的。这意味着Elasticsearch不会在其已经创建的索引快照中复制任何以前已备份的数据。使用Restore API恢复快照。快照API不提供查询备份。因此，据报道Elasticsearch丢失了数据，并且不是数据备份和恢复的好选择。
MongoDB提供了多种备份选项。大多数DevOps都使用mongodump，可用。 MongoDump提供了可查询备份和完整数据库备份。由于无法管理大型数据库的增量备份和效率低下，因此该程序有一些缺点。
您必须利用MongoDB oplog在MongoDB上实现增量备份。此外，您可以使用文件系统快照，并使用这些快照来备份MongoDB部署。结果复制了MongoDB的基础数据文件。使用MongoDB Enterprise，您可以访问MongoDB Atlas，MongoDB Cloud Manager和MongoDB OPS经理。
Mongodumps（与Elasticsearch快照不同）将节省本地磁盘或任何其他MongoDB云存储。
6.用例
您的用例对于选择最佳技术至关重要。任何时候都需要全文搜索，Elasticsearch都是可取的选项。在日志分析方面，Elasticsearch也占主导地位，因为它提供了大量的聚合查询并支持Kibana和Logstash等工具。工具使日志分析更加容易。
应用程序和网站搜索，业务分析和数据分析是一些使用Elasticsearch搜索和索引不同数据类型的技术。
另一方面，当数据采用NOSQL格式时，MongoDB是一个可靠的选择，并且您需要一个具有高度可扩展性的数据库，即可用于CRUD操作，而无需全文搜索功能。
财务和电子商务组织经常使用MongoDB存储产品信息和特定详细信息。此外，您可以将品牌的产品目录保留在那里。您也可以使用MongoDB存储和建模机器生成的数据。 MongoDB由各种Web应用程序使用来存储数据。某些MongoDB用例是内容管理系统（CMS），物联网（IoT）和实时分析。
Elasticsearch vs. Mongodb：
Elasticsearch的优势
- Elasticsearch正在搜索结构化和非结构化数据。
- 在Elasticsearch中，可以使用任何格式的查询访问数据。
- Elasticsearch很快。它可以快速执行搜索，因为它可以分析多个记录。
- Elasticsearch在多个服务器中复制数据，导致高数据可用性。
- 它可以快速找到全文搜索的匹配，即使是从大型数据集中。
Elasticsearch缺点
- 与MongoDB相比，Elasticsearch不是数据存储的好选择。
- 尽管它是一个强大且适应性的分布式数据库搜索引擎，但要理解可能具有挑战性。
MongoDB优势
- 灵活地存储各种数据类型。
- 高速和性能。
- 易用性，因为它提供了简单的查询语法，该语法更容易理解。
- 处理大型数据集时使用碎片
- 它提供临时查询支持
MongoDB缺点
- 数据重复在mongodb中很常见
- 高内存用法。
- 数据大小有限。
在Elasticsearch和MongoDB之间进行选择
Elasticsearch和MongoDB都是流行和已建立的数据存储。正如我们已经解释了用例，您可以根据用例在Elasticsearch和MongoDB之间进行选择。 Elasticsearch是一个分布式的，面向文档的数据库，最适合搜索和分析用例。另一方面，MongoDB是非结构化数据数据存储的流行选择。
如果您正在考虑在数据上设置分析，那么Elasticsearch可能是一个不错的选择。例如，Elasticsearch与LogStash和Kibana结合使用，用于日志分析。但是最近，像 Uber 和 Cloudflare 这样的大公司已将其日志分析从弹性搜索转移到Clickhouse，这是一个更适合存储远程计算数据的柱状数据库。
。。SigNoz是一种开源日志管理工具，使用Clickhouse作为其数据存储，并在单个玻璃窗格下提供日志，指标和痕迹。您可以了解有关Signoz here的更多信息。
相关文章
SigNoz - A Lightweight Open Source ELK alternative
OpenTelemetry Logs - A Complete Introduction & Implementation