mongodb 和 elasticsearch 怎么配合使用

- 你可能不是所有数据都需要扔到 ES 里面做检索，没必要的数据不要放进去。
- 你有可能需要保证一定程度上的一致性。
本质上 ES 就是个搜索引擎，你最好还是拿它当搜索引擎用。虽说一定程度上也可以当成 NoSQL 数据库，但实际使用的时候，除非你的应用场景非常合适，可以从需求上避开拿 ES 当数据库使用时的缺点，不然不要这么搞。

好的，谢谢解答

mongodb 做主数据库，es 做搜索，把需要搜索的数据从 mongodb 同步到 es

可以用 https://github.com/rwynn/monstache 同步数据，monstache 可以自己写脚本同步需要的数据。

ES 和 MongoDB 的而应用场景不一样，定位也不一样，各自擅长和不擅长的事情也不一样。

ES 不是数据库，没法保障数据一致性，因为存在刷新周期，所以你读取的数据总是上一次刷新的数据，如果在此期间有任何数据变化，你是拿不到最新的数据的，只能等下一个刷新周期。强一致性需求是数据库的强项，你查询 MongoDB 不可能返回一个过时的数据。

传统业务数据库的索引机制有个限制，就是索引越多写性能越差，而且每一条索引都有很高的专能性，所适用的查询场景极其有限。举个例子，后台一个表单有 20 个查询字段，用户会随机选取其中任意数量的字段组合查询，每种组合出现的概率相当且要求查询速度都要很快；如果用业务数据库设计索引的话，理论上可能需要 20 的全组合那么多的索引，都别说 20 的全组合了，常见的业务数据库一个表上有 20 条索引就很让人头疼了。这就是搜索引擎的用武之地了。

MongoDB 有一个 Change Streams 的机制，可以用程序监听表数据变化，这个机制可以用来同步 MongoDB 的数据到 ES，于是数据的写操作和强一致性读操作都在 MongoDB 上进行，不要求一致性的读操作（比如后台报表查询可以容忍几秒的数据滞后性的话）可以到 ES 里查。

感谢各位的解答

同步数据会是一个巨坑，如果你的 mongodb 数据结构会变，那就会导致 elasticsearch 每次同步数据都要建立新的 mapping 。所以建议只建立必要数据的 mapping，不要将所有数据都同步过去。