揭秘ES与关系型数据库的本质区别，ES并非非关系数据库，es为什么不是非关系数据库的

本文目录导读：

1. 数据模型
2. 查询语言
3. 性能特点
4. 应用场景

随着大数据时代的到来，数据库技术得到了迅速发展，在众多数据库技术中，关系型数据库和非关系型数据库是两大主流，Elasticsearch（简称ES）作为一款流行的搜索引擎，其本质并非非关系型数据库，本文将从多个角度阐述ES与关系型数据库的区别，帮助读者深入了解ES的真正面貌。

数据模型

1、关系型数据库：采用关系模型，以表格形式存储数据，每个表格包含多个行和列，数据之间的关系通过外键进行关联。

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2、非关系型数据库：数据模型多样化，包括键值对、文档、列族等，文档型数据库与ES较为相似，但两者在数据模型和实现方式上仍存在差异。

3、ES：虽然ES的数据模型与文档型数据库相似，但ES的核心功能并非存储数据，而是进行全文检索，ES将数据以JSON格式存储，并以倒排索引的方式组织数据，以便快速进行全文检索。

查询语言

1、关系型数据库：使用SQL（结构化查询语言）进行数据查询，通过编写复杂的SQL语句实现各种查询需求。

2、非关系型数据库：查询语言多样，如MongoDB的MongoDB Query Language（MQL）、Cassandra的CQL等。

3、ES：使用JSON格式的查询语言，通过编写DSL（Domain Specific Language）实现各种查询需求，ES的查询语言相对简单，但功能强大，能够实现复杂的全文检索。

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性能特点

1、关系型数据库：在处理复杂关联查询、事务处理等方面具有优势，但面对海量数据和高并发场景时，性能可能受到限制。

2、非关系型数据库：在处理海量数据和高并发场景时具有优势，但可能在复杂关联查询、事务处理等方面存在不足。

3、ES：在全文检索方面具有显著优势，能够快速实现海量数据的全文检索，ES在事务处理、复杂关联查询等方面表现一般。

应用场景

1、关系型数据库：适用于结构化数据存储、事务处理、复杂关联查询等场景。

2、非关系型数据库：适用于海量数据存储、高并发场景、数据模型多样化等场景。

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3、ES：适用于全文检索、日志分析、实时搜索等场景，尤其在处理文本数据时具有明显优势。

ES并非非关系型数据库，虽然ES在数据模型和查询语言上与文档型数据库相似，但其核心功能是全文检索，在处理海量文本数据时，ES具有显著优势，但在事务处理、复杂关联查询等方面表现一般，在选择数据库时，应根据实际应用场景和需求进行合理选择。

在未来的数据库发展趋势中，关系型数据库和非关系型数据库将继续并存，并相互借鉴对方的优势，而ES等搜索引擎将在全文检索领域发挥越来越重要的作用，了解ES与关系型数据库的区别，有助于我们更好地选择和应用合适的数据库技术。

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