Elasticsearch 对这一切的管理都是透明的。 Elasticsearch 是利用分片将数据分发到集群内各处的。分片是数据的容器,文档保存在分片内,分片又被分配到集群内的各个节点里。 当你的集群规模扩大或者缩小时, Elasticsearch 会自动的在各节点中迁移分片,使得数据仍然均匀分布在集群里。 一个分片可以是主分片或者副本分片。
Elasticsearch 和 MongoDB 各有优劣,适用于不同的应用场景。选择哪一个主要取决于具体的需求: 如果需要强大的全文搜索和实时数据分析,Elasticsearch 是更好的选择。 如果需要灵活的 NoSQL 数据库和高效的数据存储与检索,MongoDB 是更好的选择。 参考资料:
不是这样的，弃用MongoDB选择Elasticsearch其实并非技术偏见问题，而是我们的实际场景需求，原因如下：1、搜索查询MongoDB内部采用B-Tree作为索引结构，此索引基于最左优先原则，且必须保证查询顺序与索引字段的顺序一致才有效，这个即是优点，但在现在复杂业务场景也是致命的；业务系统查询操作日志记录会有很多过滤条件，且查...
ElasticSearch：搜索引擎，特点是倒排索引和分词器，以及基于segment机制构建的准实时、高性能的搜索查询。从...
Elasticsearch 是一个高效强大的大数据搜索引擎。它的 Speed, Scale 及 Relevance 是很多数据库不具有的。通过 Elasticsearch 的高效搜索引擎,我们可以快速地搜索相关的内容,我们也可以使用 Kibana 所提供的可视化为数据提供洞察。在今天的文章中,我将介绍如何把 MongoDB 里的数据同步到 Elasticsearch。我将展示如何使用...
Elasticsearch是搜索服务, 提供数据检索服务 两者的很大区别在于源数据的存储和管理 MongoDB作为一个数据库产品, 是拥有源数据管理能力的 Elasticsearch作为一个搜索引擎, 定位是提供数据检索服务, 也就是说我只管查, 不管写 _, Elasticsearch的Mapping不可变也是为此服务的, 带来的代价就是es不适合作为数据管理者, es...
MongoDB和Elasticsearch都属于NoSQL大家族, 且都属于文档型数据存储 所以这两者的很多功能和特性高度重合, 但其实两者定位完全不同 MongoDB 是文档型数据库, 提供数据存储和管理服务 Elasticsearch是搜索服务, 提供数据检索服务 两者的很大区别在于源数据的存储和管理 ...
MongoDB vs Elasticsearch 两者的定位 MongoDB和Elasticsearch都属于NoSQL大家族, 且都属于文档型数据存储 所以这两者的很多功能和特性高度重合, 但其实两者定位完全不同 MongoDB 是文档型数据库, 提供数据存储和管理服务 Elasticsearch是搜索服务, 提供数据检索服务 ...
elasticsearch同步mongodb--mongo connector的使用 部署准备 python-3.6.4-amd64.exe mongodb-win32-x86_64-3.4.6-signed.msi(如果已经安装可以忽略) 注意点! 之前我写的一篇文章用的是elasticsearch6.0版本的。但是mongo connector只支持到5.x版本,因此我选用了5.5版本。
Elasticsearch:通常采用最终一致性模型,这意味着在数据写入后,可能需要一段时间才能在所有节点上同步。这种模型更适合搜索和分析场景,因为实时一致性通常不是这些场景的首要需求。 MongoDB:提供了更灵活的一致性保证,包括强一致性、会话一致性和最终一致性等。这使得MongoDB能够适用于需要强一致性的应用。 使用场景: ...