ES和MongoDB的异同：从数据模型、查询语言和性能方面比较

ES和MongoDB的异同：从数据模型、查询语言和性能方面比较

ES和MongoDB都是非关系型数据库，也就是NoSQL数据库，它们可以存储和处理大量的非结构化或半结构化数据。但是，它们之间也有很多不同之处，这些不同会影响到它们的适用场景和使用方式。本文将从数据模型、查询语言和性能方面，对ES和MongoDB进行比较，帮助你选择合适的数据库。

数据模型

ES是一个分布式的搜索引擎，它可以对文档进行全文检索和分析。ES中的数据以文档的形式存储，每个文档都有一个唯一的ID和一个类型。文档中的字段可以是不同的数据类型，如字符串、数字、日期、数组等。文档可以被组织到索引中，索引相当于关系型数据库中的表。ES支持多种数据格式，如JSON、XML、CSV等。

MongoDB是一个分布式的文档数据库，它也可以存储文档类型的数据。MongoDB中的数据以集合（collection）和文档（document）的形式存储，每个文档都有一个唯一的ID。文档中的字段也可以是不同的数据类型，如字符串、数字、日期、数组等。MongoDB支持BSON格式的数据，BSON是一种二进制编码的JSON格式。

从数据模型上看，ES和MongoDB都可以存储灵活且多变的数据结构，但是ES更侧重于对文档进行搜索和分析，而MongoDB更侧重于对文档进行增删改查。

查询语言

ES提供了一种基于JSON的查询语言，叫做Query DSL（Domain Specific Language），它可以实现复杂且灵活的查询条件，如全文检索、范围过滤、聚合统计、排序等。Query DSL支持两种查询方式：query context和filter context。query context用于评估文档与查询条件的相关性，并给出一个得分（score）。filter context用于判断文档是否符合查询条件，并给出一个布尔值（true or false）。Query DSL还支持多种查询类型，如match query, term query, bool query等。

MongoDB提供了一种基于BSON的查询语言，叫做MongoDB Query Language（MQL），它也可以实现复杂且灵活的查询条件，如全文检索、范围过滤、聚合统计、排序等。MQL支持两种查询方式：find()和aggregate()。find()用于查找符合条件的文档，并返回一个游标（cursor）。aggregate()用于对文档进行分组、计算、转换等操作，并返回一个结果集（result set）。MQL还支持多种操作符，如$match, $project, $group等。