1.引言：介绍MongoDB和ES是什么，它们分别属于什么类型的数据库，以及它们在当下数据驱动的时代有什么重要性。
2.MongoDB的优势与局限：介绍MongoDB是一种非关系型数据库，它支持灵活的文档模型，适合存储半结构化或非结构化的数据，以及它在高可用性、水平扩展性、实时分析等方面的优势，同时也指出它在事务处理、数据一致性、复杂查询等方面的局限。
3.ES的优势与局限：介绍ES是一种分布式搜索引擎，它基于Lucene构建，提供全文检索、聚合分析、地理位置搜索等功能，以及它在搜索性能、可视化工具、社区支持等方面的优势，同时也指出它在数据安全、存储成本、运维难度等方面的局限。
4.如何根据业务需求选择合适的数据库：给出一些常见的业务场景，比如电商平台、社交网络、日志分析等，并分析在这些场景下，MongoDB和ES各自能够发挥什么作用，以及需要注意什么问题。
5.结论：总结MongoDB和ES各自的特点和适用场景，并强调没有绝对的好坏，只有合适不合适，需要根据具体的业务需求和数据特征来做出选择。
MongoDB和ES的优势与局限：如何根据业务需求选择合适的数据库
MongoDB是一种非关系型数据库，也称为NoSQL数据库，它支持灵活的文档模型，适合存储半结构化或非结构化的数据。MongoDB的文档是一种类似于JSON的格式，它可以包含任意数量和类型的字段，而不需要预先定义表结构。这使得MongoDB可以轻松地应对数据模式的变化，以及存储复杂和多样化的数据。MongoDB还提供了丰富的查询语言，支持多种索引类型，以及聚合框架等功能，可以实现高效和灵活的数据处理。
MongoDB在高可用性、水平扩展性、实时分析等方面有很大的优势。MongoDB支持副本集和分片集群两种部署模式。副本集是一组服务器，其中一个是主节点，负责处理读写请求，其他是从节点，负责复制主节点的数据。如果主节点发生故障，从节点会自动选举一个新的主节点接管服务。这样可以保证数据不丢失，也可以提高读取性能。分片集群是一种将数据分散在多个服务器上的方式，可以实现数据的水平扩展，即随着数据量的增加，可以增加服务器的数量，而不影响性能和可用性。MongoDB还支持变更流和事务等特性，可以实现实时数据同步和一致性。
MongoDB在事务处理、数据一致性、复杂查询等方面有一些局限。MongoDB虽然支持事务，但是它的事务是基于文档级别的，也就是说，一个事务只能涉及一个文档的操作，而不能跨越多个文档或集合。这对于一些需要原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID）的场景，比如银行转账、订单支付等，可能不太适合。MongoDB也有一些数据一致性的问题，比如它默认采用最终一致性的模型，也就是说，在副本集中，从节点可能会有一定的延迟才能同步主节点的数据，这可能导致读取到过期或不准确的数据。MongoDB还不太擅长处理复杂的关联查询，比如多表连接、子查询等，因为它没有像关系型数据库那样的表结构和外键约束，所以需要额外的编程逻辑来实现。
ES是一种分布式搜索引擎，它基于Lucene构建，提供全文检索、聚合分析、地理位置搜索等功能。