如何利用es和mongodb构建高性能的搜索引擎
搜索引擎是互联网应用中最常见也最重要的功能之一，它可以帮助用户快速地找到自己想要的信息。然而，要构建一个高性能的搜索引擎并不是一件容易的事情，它需要考虑很多方面，比如数据的存储、索引、查询、排序、过滤、聚合等。在这些方面，es和mongodb都是非常优秀的工具，它们可以相互配合，提供强大的搜索能力。
es是一个基于Lucene的开源分布式搜索引擎，它可以实现全文检索、结构化检索、地理位置检索等多种类型的搜索，同时支持多种语言分析器、复杂的查询语法、实时聚合分析等功能。es还提供了一个简单易用的RESTful API，可以方便地与各种客户端和语言进行交互。
mongodb是一个基于文档的开源分布式数据库，它可以存储各种格式和结构的数据，同时支持动态查询、索引、复制、分片等功能。mongodb还提供了一个灵活的聚合框架，可以对数据进行各种变换和操作。
es和mongodb可以很好地结合起来，构建高性能的搜索引擎。一般来说，有两种方式可以实现这种结合：
1.一种是将mongodb作为数据源，将数据同步到es中进行索引和查询。这种方式的优点是可以利用es强大的搜索功能，同时保持数据的一致性。缺点是需要额外维护一个同步机制，以及两个系统之间的映射关系。
2.另一种是将es作为mongodb的辅助工具，只将部分数据或者元数据导入到es中进行索引和查询。这种方式的优点是可以减少数据冗余和同步开销，同时利用mongodb强大的存储和聚合功能。缺点是需要在两个系统之间进行协调和切换，以及处理不同系统之间的差异。
具体选择哪种方式，需要根据不同的应用场景和需求进行权衡。下面我们来看几个实际案例：
1.案例一：电商网站。电商网站需要提供商品信息的搜索功能，同时支持按照价格、销量、评分等条件进行排序和过滤。这种场景下，可以选择将商品信息存储在mongodb中，同时将部分字段或者元数据导入到es中进行索引和查询。这样可以保证商品信息的完整性和更新性，同时利用es提供快速且灵活的搜索功能。
2.案例二：社交网站。社交网站需要提供用户信息、动态信息、评论信息等内容的搜索功能，同时支持按照时间、热度、相关度等条件进行排序和过滤。这种场景下，可以选择将所有内容存储在mongodb中，同时将所有内容同步到es中进行索引和查询。这样可以保证内容的一致性和实时性，同时利用es提供全面且精准的搜索功能。
3.案例三：新闻网站。新闻网站需要提供新闻信息、专题信息、评论信息等内容的搜索功能，同时支持按照类别、地区、时间等条件进行聚合和分析。