MongoDB和ES是两种常用的数据库系统，它们都支持JSON格式的数据存储和检索，但是它们的查询语法却有很大的不同。本文将对比分析MongoDB和ES的查询语法，以及它们各自的优缺点和适用场景。
MongoDB是一种文档型数据库，它将数据存储为一个个的文档，每个文档都有一个唯一的ID和一个键值对的集合。MongoDB的查询语法是基于JSON的，它使用花括号{}来表示一个文档或一个条件，使用方括号[]来表示一个数组或一个逻辑操作符。例如，以下是一个MongoDB的查询语句，它表示查找name为\"Tom\"且age大于20或小于10的文档：
ES是一种分布式搜索引擎，它将数据存储为一个个的索引，每个索引都有一个名字和一个类型，每个类型都有一个映射（mapping）来定义字段的属性。ES的查询语法是基于DSL（Domain Specific Language）的，它使用JSON作为数据格式，但是使用不同的关键字来表示不同的查询类型。例如，以下是一个ES的查询语句，它表示查找name为\"Tom\"且age大于20或小于10的文档：
从上面的例子可以看出，MongoDB和ES的查询语法有以下几点区别：
1.MongoDB使用$开头的操作符来表示比较、逻辑、聚合等操作，而ES使用query、bool、match、range等关键字来表示不同的查询类型。
2.MongoDB使用键值对来表示字段和值之间的匹配关系，而ES使用match或term等关键字来表示全文或精确匹配。
3.MongoDB使用数组来表示多个条件之间的逻辑关系，而ES使用bool关键字下的must、should、must_not等子句来表示逻辑关系，并且可以指定minimum_should_match参数来控制至少满足多少个should条件。
4.MongoDB默认使用AND逻辑来连接多个条件，而ES默认使用OR逻辑来连接多个条件。
那么，MongoDB和ES各自有什么优缺点和适用场景呢？
MongoDB的优点是：
1.查询语法简洁直观，易于理解和编写。
2.支持复杂的嵌套文档和数组查询，以及多种聚合操作。
3.支持索引创建和管理，以及分片（sharding）和复制（replication）等高可用性和可扩展性特性。
MongoDB的缺点是：
1.查询性能依赖于索引设计和优化，如果没有合适的索引或者查询条件过于复杂，则可能导致全表扫描或内存溢出等问题。
2.不支持跨文档或跨集合（collection）的关联查询（join），如果需要实现这样的功能，则需要在应用层进行处理或者使用外部工具如MongoDB Connector for BI等。
3.不支持全文搜索和高级分析功能，如果需要实现这样的功能，则需要使用外部工具如MongoDB Atlas Search或者ES等。
MongoDB的适用场景是：
1.需要存储和查询结构化或半结构化的数据，且数据模型比较稳定或者可以容忍一定的数据冗余。
2.需要支持高并发和高可用性的场景，且可以通过合理的索引设计和分片策略来提高查询性能。
3.不需要进行复杂的关联查询、全文搜索和高级分析的场景，或者可以通过外部工具来实现这些功能。
ES的优点是：
1.查询语法灵活强大，支持多种查询类型和组合方式，以及多种排序、过滤、分页、高亮等功能。
2.支持全文搜索和多种分析功能，如聚合、统计、分类、聚类等，以及多种插件和工具来扩展其功能，如Kibana、Logstash、Beats等。