✅为什么要使用ElasticSearch？和传统关系数据库（如 MySQL）有什么不同？
典型回答
数据模型
**Elasticsearch 是基于文档的搜索引擎，它使用 JSON 文档来存储数据。**在 Elasticsearch 中，相关的数据通常存储在同一个文档中，而不是分散在多个表中。
**MySQL 是一个关系型数据库管理系统，它使用表、行和列的结构来组织数据。**数据通过外键关系分散在多个表中。
查询语言
Elasticsearch 使用 Query DSL（Domain Specific Language），这是一种非常灵活的查询语言，基于 JSON，支持全文搜索、复合查询、过滤以及聚合等。
MySQL 使用 SQL（Structured Query Language），这是一种强类型和非常成熟的语言，专门用于查询和管理关系数据库。
全文搜索
**Elasticsearch 的核心功能是全文搜索。**它对数据进行索引时会自动建立全文搜索索引，使其在搜索大量文本数据时表现优异。
MySQL 虽然也提供了基本的全文搜索功能，但其主要设计目标是处理结构化数据的存储和查询，对全文搜索的支持不如 Elasticsearch 那样强大。
事务支持
**Elasticsearch 不支持传统的 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务。**虽然它确保了单个文档操作的原子性，但不适用于跨多个文档的复杂事务。
MySQL 支持 ACID 事务，这使得它非常适合需要严格数据一致性的应用，如金融服务和其他商业数据处理。
主要场景和优势
Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎，主要适用于以下场景：
- 搜索引擎：用于快速检索文档、商品、新闻等。
- 日志分析：通过分析日志数据，帮助企业了解其业务的性能情况。
- 数据分析：帮助数据科学家和数据分析师进行数据分析，以获取有价值的信息。
- 商业智能：帮助企业制定数据驱动的决策，以实现商业上的成功。
- 实时监控：帮助企业实时监测系统性能、监控数据变化，以保证系统正常运行。
- 安全性：帮助企业保证数据的安全性，保证数据不被非法窃取。
- 应用程序开发：帮助开发人员开发基于搜索的应用程序，以增加用户体验。
Elasticsearch具有以下几个优势：
- 高性能：Elasticsearch具有高性能的搜索和分析能力，其中涵盖了多种查询语言和数据结构。
- 可扩展性：Elasticsearch是分布式的，可以通过增加节点数量扩展搜索和分析能力。
- 灵活性：Elasticsearch支持多种数据类型，支持多种语言，支持动态映射，允许快速地调整模型以适应不同的需求。
- 实时分析：Elasticsearch支持实时分析，可以对数据进行实时查询，这对于快速检索数据非常有用。
- 可靠性：Elasticsearch具有可靠性和高可用性，支持数据备份和恢复。