## ES vs MongoDB: 场景对比
### 引言
在现代软件开发中，数据存储是一个至关重要的问题。随着互联网的迅猛发展和数据量的爆炸性增长，开发者们面临着越来越多的数据处理和存储挑战。目前，两个最热门的数据存储解决方案是 Elasticsearch (ES) 和 MongoDB。虽然它们都是开源的，但它们在设计目标、数据模型以及适用的场景上有很大的不同。本文将对这两个解决方案进行对比
原创
2023-10-09 07:26:21
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作者介绍李猛(ynuosoft)，Elastic-stack产品深度用户，ES认证工程师，2012年接触Elasticsearch，对Elastic-Stack开发、架构、运维等方面有深入体验，实践过多种Elasticsearch项目，最暴力的大数据分析应用，最复杂的业务系统应用；业余为企业提供Elastic-stack咨询培训以及调优实施。序言图示：MongoDB与Elasticsearch热度
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2023-07-29 14:20:55
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作者介绍李猛(ynuosoft)，Elastic-stack产品深度用户，ES认证工程师，2012年接触Elasticsearch，对Elastic-Stack开发、架构、运维等方面有深入体验，实践过多种Elasticsearch项目，最暴力的大数据分析应用，最复杂的业务系统应用；业余为企业提供Elastic-stack咨询培训以及调优实施。 序言 图示：MongoDB与Elasticse
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2024-03-12 15:25:03
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目录1.ElasticSearch VS MongoDB2.MongoDB和ElasticSearch定位的区别3.两者读写数据的异同4.部署和资源占用5.可用性和容错5.1两者分布式方案的一些不同6.文档型数据库的特点和问题6.1 无schema6.2 鸡肋的Collection 和 Type6.3 弱事务6.4 无join支持6.5 Bully的选主算法的缺陷7.
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2023-07-20 15:07:32
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### MongoDB场景与ES场景介绍
在现代的大数据应用中，数据存储和检索是非常重要的环节。MongoDB和Elasticsearch（ES）是两个非常流行的数据存储和检索工具。它们在不同的场景下有着各自的优势和应用。
#### MongoDB场景
MongoDB是一个面向文档的 NoSQL 数据库，它以其灵活的数据模型和高性能而闻名。MongoDB非常适合存储和检索大量的半结构化数据，
原创
2024-05-05 07:00:11
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1.Mongodb bson文档型数据库，整个数据都存在磁盘中，hbase是列式数据库，集群部署时每个familycolumn保存在单独的hdfs文件中。2.Mongodb 主键是“_id”,主键上面可以不建索引,记录插入的顺序和存放的顺序一样，hbase的主键就是row key，可以是任意字符串(最大长度是 64KB，实际应用中长度一般为 10-100bytes)，在hbase内部，row ke
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2023-07-14 22:04:11
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一、基本操作 1.mongoDB和关系型数据库对比 对比项 mongoDB mysql oracle 表 集合list 二维表 表的一行数据 文档document 一条记录 表字段 键key 字段field 字段值 值value 值value 主
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2023-08-10 11:33:06
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MongoDB数据同步到Elasticsearch中 说明：为了解决MongoDB慢查询以及对数据进行分析，将数据同步到Elasticsearch中。测试环境各模块版本MongoDBElasticsearchMongoDB-connecterPythonPip2.4.142.2.02.32.6.68.0.3 线上环境安装ES安装过程备注：ES下载地址：https://www.e
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2023-10-11 00:11:34
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# MongoDB对比Elasticsearch
## 1. 流程概述
在比较MongoDB和Elasticsearch这两个数据库时，我们需要考虑它们在数据存储、查询和性能方面的差异。下面是整个流程的概述：
```mermaid
journey
title MongoDB对比Elasticsearch
section 数据存储
MongoDB --> Elastic
原创
2023-11-29 11:19:45
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# MongoDB与Elasticsearch的对比
在现代数据处理和存储的场景中，MongoDB和Elasticsearch都是非常流行的选择。尽管它们都是NoSQL数据库，但它们的设计目标和使用场景却截然不同。本文将对MongoDB与Elasticsearch进行对比，并提供相关的代码示例。
## MongoDB简介
MongoDB是一种文档型数据库，适合存储大型数据集，尤其是结构化和半
MongoDB 是一个典型的NoSQL（not only sql）数据库是开源的面向文档的数据库管理系统，主要实现NoSQL数据库管理系统，用于存储海量数据（humongous，Mongo名称的由来）。。 ElasticSearch是基于Apache Lucene 的RESTful 实时搜索和分析引擎。ES基于数据抽取一些值，提供实时存储、索引
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2023-07-30 10:22:12
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elasticsearch提供river这个模块来读取数据源中的数据到es中，es官方有提供couchDB的同步插件，因为项目用到的是mongodb，所以在找mongodb方面的同步插件，在git上找到了elasticsearch-river-mongodb。这个插件最初是由aparo写的，最开始的功能就是读取mongodb里面的表，记录最后一条数据的id，根据时间间隔不断访问mongodb，看看
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2023-08-11 17:44:56
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在我开始接触 Elasticsearch 时，我也有疑问：那就是 Elasticsearch 和 MongoDB 两个都是以 NoSQL 形式来管理数据库的，那么它们之间到底是有什么区别呢？根据 DB-Engine 的报告，Elasticsearch 在搜索领域排名第一，遥遥领先于其它的数据库： 而在数据库管理方面，MongoDB 比 Elasticsearch 更为普及：在今天的文章中
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2024-03-10 14:15:57
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# MongoDB与Elasticsearch对比：实现过程详解
在当今的开发环境中，MongoDB和Elasticsearch都是非常流行的数据库解决方案，它们在存储和查询数据方面各具优势。在本文中，我们将逐步实现MongoDB与Elasticsearch的对比。通过明确的步骤和示例代码，你将能够理解两者的不同之处。
## 流程概述
我们可以将整个实现过程分为以下几个步骤：
| 步骤 |
原创
2024-10-03 03:21:19
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# MongoDB 与 Elasticsearch 对比的实现指南
本文旨在指导初学者如何进行 MongoDB 与 Elasticsearch (ES) 的对比分析。我们将通过一个流程图来展示整个过程，并详细说明每个步骤需要做什么，以及相应的代码实现。
## 流程概述
在进行 MongoDB 和 Elasticsearch 的对比之前，首先我们需要明确我们的目标和要分析的内容。以下是整个流程
# Elasticsearch 与 MongoDB 的对比：一步一脚印的实现指南
在现代应用开发中，Elasticsearch（ES）和 MongoDB 是最常用的两种数据库技术。特别是当我们需要对比这两个技术的特性、性能和使用场景时，了解它们的对比是非常重要的。
## 流程概述
下面的表格展示了实现对比的基本流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-17 13:00:01
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在现代应用开发过程中，选择合适的数据库和搜索引擎对性能和扩展性至关重要。在这篇文章中，我们将对 MongoDB 和 Elasticsearch（ES）进行全面对比，探索它们的背景、核心特性、应用场景等内容，从而帮助开发者做出明智的技术选择。
> **引用块**:
> MongoDB 是一个文档导向的 NoSQL 数据库，广泛用于实时分析和高可用性数据存储。而 Elasticsearch 是一个分
# ClickHouse、MongoDB和Elasticsearch的对比分析
在现代数据处理与分析场景中，选择合适的数据库系统非常重要。今天，我们将对三种流行的数据库——ClickHouse、MongoDB和Elasticsearch进行比较，包括其架构、性能、适用场景等，并给出代码示例，以帮助您更好地理解它们的特性与优势。
## 1. 数据库概述
### 1.1 ClickHouse
本文主要分享腾讯智慧零售团队优码业务在MongoDB中的应用，采用腾讯云MongoDB作为主存储服务给业务带来了较大收益，主要包括：高性能、快捷的DDL操作、低存储成本、超大存储容量等收益，极大的降低了业务存储成本，并提高了业务迭代开发效率。**一. 业务场景 **腾讯优码从连接消费者到连接渠道终端，实现以货的数字化为基础的企业数字化升级，包含营销能力升级和动销能力升级。腾讯优码由正品通、门店通和
ElasticSearch 与 NoSQL 数据库差异本文探讨下ElasticSearch 与 NoSQL 数据库差异，主要以MongoDB作为NoSql代表。MongoDB 是开源的面向文档的数据库管理系统。ElasticSearch是基于Apache Lucene 的RESTful 实时搜索和分析引擎。共有特性一些特性是两者共有的，如面向文档存储，无Schema，分布式数据存储，高可用性，分片
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2023-09-17 13:23:30
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