Elasticsearch / MongoDB / Redis / MySQL 区别

1、一句话简介

名称 核心用途
Elasticsearch 强大的全文检索与日志分析引擎
MongoDB 灵活的文档数据库,适合半结构化/结构化数据
Redis 高性能的内存键值缓存数据库,用于实时高并发处理
MySQL 经典关系型数据库,强事务支持,结构化数据持久存储首选

2、功能与用途对比

特性/方面 Elasticsearch MongoDB Redis MySQL
数据类型 文档(JSON) 文档(BSON) 字符串、列表、哈希、集合、有序集合等 表(行-列结构,强类型)
主要用途 全文搜索、日志分析、复杂聚合查询 JSON 文档存储,业务系统数据 缓存、高并发计数、实时消息 事务型系统,结构化数据存储
查询能力 全文搜索、聚合、DSL 查询 文档查询、聚合、地理位置、弱全文搜索 基于键的简单操作 SQL(JOIN、事务、复杂查询)
事务支持 ❌ 无事务 ✅ 支持基础事务 ⚠️ 支持轻量事务(MULTI/EXEC) ✅ 强事务支持(ACID)
索引机制 倒排索引(搜索优化) 支持多字段索引 不支持复杂索引结构 B+树索引,支持主键/联合索引等
性能(读写) 查询快,写入需注意索引策略 读写均衡,适合文档模型 极快(内存操作,纳秒级) 中等,适合写入频繁的系统
持久化能力 支持但不稳定 支持(默认持久化) 支持(RDB+AOF) 强持久化支持
扩展性/分布式 ✅ 原生分片和集群 ✅ 分片集群支持 ✅ 哨兵和集群模式 ⚠️ 水平扩展难,多用主从+中间件分库分表
数据一致性 最终一致性 最终一致性 最终一致性 强一致性
开发难度 高(DSL 查询 + 映射) 中等(灵活文档结构) 低(简单 key 操作) 中等(SQL 熟练需时间)

3、应用场景对比

场景 Elasticsearch MongoDB Redis MySQL
搜索引擎(商品、文档等) ✅ 强推荐 ⚠️ 弱全文搜索能力 ❌ 不适合 ⚠️ 可模糊搜索但性能差
用户系统/订单/评论 ❌ 不适合直接存业务数据 ✅ 结构灵活 ⚠️ 可做短时缓存 ✅ 强事务,数据安全性高
高并发缓存/秒杀/计数器 ✅ 极致性能 ⚠️ 可做持久化支持
日志分析/监控平台 ✅ ELK Stack首选 ⚠️ 存储可行但查询弱 ⚠️ 临时存放少量数据 ❌ 不适合海量日志
实时数据分析(聚合) ✅ 多维度、分桶聚合强 ⚠️ 基本聚合能力 ⚠️ 不适合复杂聚合 ⚠️ SQL 可做但性能差
BI 报表/事务系统 ⚠️ 分析适合,不适合事务系统 ✅ 配合前端展示可用 ✅ 稳定可靠,传统强项

4、总结

维度 Elasticsearch MongoDB Redis MySQL
核心优势 全文搜索、复杂聚合 文档结构灵活,开发效率高 内存快、高并发、支持多结构 强事务、安全可靠,关系模型
查询方式 DSL 查询(JSON结构) 文档查询语言 Key 操作 + 脚本 SQL 语言(结构化查询)
是否适合业务主数据 ❌ 不推荐 ✅ 可存主数据 ❌ 缓存为主,不可替代主存储 ✅ 推荐做主数据持久化
是否支持全文搜索 ✅ 强 ⚠️ 有限支持 ❌ 不支持 ⚠️ 可模糊匹配,但不高效
是否支持事务 ✅ 基础事务支持 ⚠️ 轻量事务 ✅ 完整 ACID 支持
使用场景建议 搜索、分析、日志系统 业务数据库、CMS、半结构化数据 缓存、计数器、分布式组件 核心数据系统、财务系统、电商系统等
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