MySQL 和 Elasticsearch 是两种不同的数据管理系统，它们各有优劣，实用于不同的场景。本文将从以下几个方面对它们进行比拟和剖析：
- 数据模型
- 查询语言
- 索引和搜寻
- 分布式和高可用
- 性能和扩展性
- 应用场景
数据模型
MySQL 是一个关系型数据库管理系统（RDBMS），它应用表（table）来存储结构化的数据，每个表由多个行（row）和列（column）组成，每个列有一个预约义的数据类型，例如整数、字符串、日期等。MySQL 反对主键、外键、束缚、触发器等关系型数据库的个性，以保证数据的完整性和一致性。
Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的搜索引擎，它应用文档（document）来存储半结构化或非结构化的数据，每个文档由多个字段（field）组成，每个字段能够有不同的数据类型，例如文本、数字、布尔、数组等。Elasticsearch 反对动静映射（dynamic mapping），能够依据数据主动推断字段的类型和索引形式。
MySQL 和 Elasticsearch 的数据模型有以下几点区别：
- MySQL 的数据模型是严格的，须要当时定义好表的构造和束缚，而 Elasticsearch 的数据模型是灵便的，能够随时增加或批改字段。
- MySQL 的数据模型是二维的，每个表只有行和列两个维度，而 Elasticsearch 的数据模型是多维的，每个文档能够有嵌套的对象或数组。
- MySQL 的数据模型是关系型的，能够通过连贯（join）多个表来查问相干的数据，而 Elasticsearch 的数据模型是非关系型的，不反对连贯操作，须要通过嵌套文档或父子文档来实现关联查问。
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查询语言
MySQL 应用规范的 SQL 语言来查问和操作数据，SQL 语言是一种申明式的语言，能够通过简洁的语法来表白简单的逻辑。SQL 语言反对多种查问类型，例如抉择（select）、插入（insert）、更新（update）、删除（delete）、聚合（aggregate）、排序（order by）、分组（group by）、过滤（where）、连贯（join）等。
Elasticsearch 应用 JSON 格局的查问 DSL（Domain Specific Language）来查问和操作数据，查问 DSL 是一种基于 Lucene 查问语法的语言，能够通过嵌套的 JSON 对象来构建简单的查问。查问 DSL 反对多种查问类型，例如全文检索（full-text search）、结构化检索（structured search）、地理位置检索（geo search）、度量检索（metric search）等。
MySQL 和 Elasticsearch 的查询语言有以下几点区别：
- MySQL 的查询语言是通用的，能够用于任何关系型数据库系统，而 Elasticsearch 的查询语言是专用的，只能用于 Elasticsearch 零碎。
- MySQL 的查询语言是字符串模式的，须要拼接或本义特殊字符，而 Elasticsearch 的查询语言是 JSON 模式的，能够间接应用对象或数组示意。
- MySQL 的查询语言是基于集合论和代数运算的，能够进行汇合操作和数学运算，而 Elasticsearch 的查询语言是基于倒排索引和相关度评分的，能够进行全文匹配和类似度计算。
索引和搜寻
MySQL 应用 B+ 树作为次要的索引构造，B+ 树是一种均衡多路搜寻树，它能够无效地存储和检索有序的数据。MySQL 反对主键索引、惟一索引、一般索引、全文索引等多种索引类型，以减速不同类型的查问。MySQL 也反对内部存储引擎，例如 InnoDB、MyISAM、Memory 等，不同的存储引擎有不同的索引和锁机制。
Elasticsearch 应用倒排索引作为次要的索引构造，倒排索引是一种将文档中的词和文档的映射关系存储的数据结构，它能够无效地反对全文检索。Elasticsearch 反对多种分词器（analyzer）和分词过滤器（token filter），以对不同语言和场景的文本进行分词和解决。Elasticsearch 也反对多种搜寻类型，例如布尔搜寻（boolean search）、短语搜寻（phrase search）、含糊搜寻（fuzzy search）、通配符搜寻（wildcard search）等，以实现不同精度和召回率的检索。
MySQL 和 Elasticsearch 的索引和搜寻有以下几点区别：
- MySQL 的索引是基于数据的值的，能够准确地定位数据的地位，而 Elasticsearch 的索引是基于数据的内容的，能够近似地匹配数据的含意。
- MySQL 的索引是辅助的，须要手动创立和保护，而 Elasticsearch 的索引是次要的，主动创立和更新。
- MySQL 的索引是部分的，只针对单个表或列，而 Elasticsearch 的索引是全局的，涵盖所有文档和字段。
分布式和高可用
MySQL 是一个单机数据库系统，它只能运行在一台服务器上，如果服务器呈现故障或负载过高，就会影响数据库的可用性和性能。为了解决这个问题，MySQL 提供了多种复制（replication）和集群（cluster）计划，例如主从复制（master-slave replication）、双主复制（master-master replication）、MySQL Cluster、MySQL Fabric 等，以实现数据的冗余和负载平衡。
Elasticsearch 是一个分布式数据库系统，它能够运行在多台服务器上，造成一个集群（cluster）。每个集群由多个节点（node）组成，每个节点能够承当不同的角色，例如主节点（master node）、数据节点（data node）、协调节点（coordinating node）等。每个节点能够存储多个索引（index），每个索引能够划分为多个分片（shard），每个分片能够有多个正本（replica）。Elasticsearch 通过一致性哈希算法（consistent hashing algorithm）来调配分片到不同的节点上，并通过心跳检测（heartbeat check）来监控节点的状态。如果某个节点呈现故障或退出集群，Elasticsearch 会主动进行分片的重新分配和均衡。
MySQL 和 Elasticsearch 的分布式和高可用有以下几点区别：
- MySQL 的分布式和高可用是可选的，须要额定配置和治理，而 Elasticsearch 的分布式和高可用是内置的，无需额定操作。
- MySQL 的分布式和高可用是基于复制或共享存储的，须要保证数据一致性或可用性之间的衡量，而 Elasticsearch 的分布式和高可用是基于分片和正本的，能够依据需要调整数据冗余度或容错能力。
- MySQL 的分布式和高可用是动态的，须要手动扩大或缩容集群规模，而 Elasticsearch 的分布式和高可用是动静的，能够主动适应集群变动。
性能和扩展性
MySQL 是一个面向事务（transaction）的数据库系统，它反对 ACID 个性（原子性、一致性、隔离性、持久性），以保证数据操作的正确性和完整性。MySQL 应用锁机制来实现事务隔离级别（isolation level），不同的隔离级别有不同的并发性能和一致性保障。MySQL 也应用缓冲池（buffer pool）来缓存数据和索引，以进步查问效率。MySQL 的性能次要取决于硬件资源、存储引擎、索引设计、查问优化等因素。
Elasticsearch 是一个面向搜寻（search）的数据库系统，它反对近实时（near real-time）的索引和查问，以保证数据操作的及时性和灵活性。Elasticsearch 应用分片和副原本实现数据的分布式存储和并行处理，不同的分片数和正本数有不同的写入吞吐量和读取提早。Elasticsearch 也应用缓存（cache）和内存映射文件（memory-mapped file）来减速数据和索引的拜访，以进步搜寻效率。Elasticsearch 的性能次要取决于集群规模、分片策略、文档构造、查问复杂度等因素。
MySQL 和 Elasticsearch 的性能和扩展性有以下几点区别：
- MySQL 的性能和扩展性是无限的，它受到单机资源、锁竞争、复制提早等因素的限度，而 Elasticsearch 的性能和扩展性是有限的，它能够通过减少节点、分片、正本等形式来程度扩大集群。
- MySQL 的性能和扩展性是以就义搜寻能力为代价的，它不能反对简单的全文检索和相关度评分，而 Elasticsearch 的性能和扩展性是以就义事务能力为代价的，它不能保证数据操作的原子性和一致性。
- MySQL 的性能和扩展性是以进步写入速度为指标的，它优化了数据插入和更新的效率，而 Elasticsearch 的性能和扩展性是以进步读取速度为指标的，它优化了数据检索和剖析的效率。
应用场景
MySQL 和 Elasticsearch 实用于不同的应用场景，依据不同的业务需要，能够抉择适合的数据库系统或组合应用两者。以下是一些常见的应用场景：
- 如果须要存储结构化或半结构化的数据，并且须要保证数据操作的正确性和完整性，能够抉择 MySQL 作为次要数据库系统。例如，电商网站、社交网络、博客平台等。
- 如果须要存储非结构化或多样化的数据，并且须要反对简单的全文检索和相关度评分，能够抉择 Elasticsearch 作为次要数据库系统。例如搜索引擎、日志剖析、举荐零碎等。
- 如果须要存储和剖析大量的时序数据，并且须要反对实时的聚合和可视化，能够抉择 Elasticsearch 作为次要数据库系统。例如，物联网、监控零碎、金融市场等。
- 如果须要同时满足上述两种需要，并且能够容忍肯定水平的数据不统一或提早，能够将 MySQL 作为主数据库系统，并将局部数据同步到 Elasticsearch 作为辅助数据库系统。例如新闻网站、电影网站、招聘网站等。
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