《ES与数据库：相辅相成的关系剖析》
一、ES（Elasticsearch）与数据库的基本概念
图片来源于网络，如有侵权联系删除
数据库是用于存储、管理和查询数据的系统，常见的数据库类型包括关系型数据库（如MySQL、Oracle等）和非关系型数据库（如MongoDB等），关系型数据库以表格形式存储数据，遵循特定的关系模型，具有事务处理能力强、数据一致性高等特点；非关系型数据库则以键 - 值对、文档等形式存储数据，在处理大规模数据、高并发场景时有独特优势。
ES是一个分布式、RESTful风格的搜索和数据分析引擎，它可以快速地存储、搜索和分析大量数据，ES以倒排索引的方式组织数据，这种索引结构使得对数据的搜索速度极快，特别适用于全文搜索、日志分析等场景。
二、ES与数据库的对应关系
1、数据存储方面
- 数据库是数据的持久化存储库，它负责将各种业务数据按照预先定义的结构（如关系型数据库中的表结构）进行存储，在一个电商系统中，关系型数据库可能存储用户信息（姓名、地址、联系方式等）、商品信息（名称、价格、库存等）以及订单信息（订单号、用户ID、商品ID等）。
- ES也存储数据，但它更侧重于存储那些需要被快速搜索和分析的数据副本，比如电商系统中，商品的描述信息可以存储到ES中，ES存储数据的结构是基于JSON格式的文档，一个文档就类似于数据库中的一条记录，但它更加灵活，可以包含嵌套结构等复杂的数据类型。
2、数据查询方面
- 数据库提供了标准的查询语言（如SQL用于关系型数据库）来进行数据查询，在关系型数据库中，可以使用SQL语句精确地查询满足特定条件的记录，如查询某个价格区间内的商品，数据库查询通常更适合于精确查询、关联查询以及事务性操作。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- ES提供了强大的全文搜索功能，它使用自己的查询DSL（Domain - Specific Language），在搜索商品描述时，ES可以对输入的关键词进行模糊匹配、同义词扩展等操作，快速找到相关的商品文档，ES的查询在处理大量文本数据的搜索场景时效率更高，并且能够根据相关性对搜索结果进行排序。
3、数据更新方面
- 数据库在数据更新时需要遵循严格的事务规则，以确保数据的一致性，当更新一条记录时，数据库会确保相关的索引（如果有）、关联表中的数据也得到正确的更新，在更新商品库存时，数据库会同时更新商品表中的库存字段以及可能涉及到的其他相关表中的数据。
- ES的数据更新相对灵活，它可以部分更新文档中的字段，当有新的数据需要更新到ES时，它会根据文档的唯一标识（如ID）来定位并更新相应的文档，不过，ES的更新操作在某些情况下可能需要重新索引数据以确保搜索结果的准确性。
4、数据一致性方面
- 数据库非常强调数据一致性，在关系型数据库中，通过事务机制（ACID特性）来保证数据的一致性，在银行转账系统中，从一个账户扣除金额并在另一个账户增加金额的操作必须是原子性的，要么全部成功，要么全部失败。
- ES主要关注数据的最终一致性，由于ES是分布式系统，在数据更新时可能存在短暂的不一致性，当一个文档被更新后，可能需要一点时间才能在所有节点上反映出最新的状态，但最终数据会达到一致。
三、ES与数据库在实际应用中的协作关系
图片来源于网络，如有侵权联系删除
1、数据同步
- 在很多企业级应用中，需要将数据库中的数据同步到ES中，一个内容管理系统，数据库中存储了文章内容、作者信息等，为了实现快速的文章搜索功能，需要将这些数据同步到ES，可以通过数据抽取工具或者编写自定义的程序来实现这种同步，同步的频率可以根据业务需求而定，例如实时同步或者定期批量同步。
2、功能互补
- 数据库处理事务性操作、复杂的业务逻辑计算等，而ES处理搜索和分析，以一个大型企业的内部系统为例，数据库存储员工的基本信息、工资信息等，在涉及到员工工资计算、福利发放等事务性操作时由数据库负责，而当需要搜索员工信息，如查找某个部门中具有特定技能的员工时，ES可以快速地从存储的员工信息副本中找到相关人员。
3、数据分析层面
- 数据库可以进行一些基本的数据分析，如使用聚合函数计算平均值、总和等，但ES在数据分析方面有其独特之处，尤其是在处理大量文本数据的分析时，在分析用户对产品的评价时，ES可以对评价中的文本进行词频统计、情感分析等操作，通过将数据库中的数据导入到ES中进行分析，可以得到更全面、深入的业务洞察。
ES和数据库在数据存储、查询、更新、一致性等方面有着不同的特点，它们相互协作，共同为企业的各种业务需求提供支持，在实际的系统架构中，合理地运用ES和数据库的组合，可以提高系统的性能、可扩展性和用户体验。
评论列表