elasticsearch 与 传统数据库的区别与选用
1：ES
ElasticSearch是一款分布式全文检索框架，底层基于基于Lucene实现。
ElasticSearch 使用 JSON 格式存储数据，属于文档存储
2：遍历方式
ES有分片的概念，一个大的索引会被分成多个分片来进行存储数据，使用分布式的架构对分片进行并行搜索(基于倒排)
传统数据的遍历，属于正向全表扫描
3:ES采用倒排索引，传统数据库采用B+树索引
倒排索引：
对文本进行分词处理，记录单词，词频，文本id等信息，搜索时基于内容（根据单词和词频词向量等来计算评分）来找文本id
B+树索：
一种树的数据结构，存储时会根据内容生成一个数节点，搜索时时跟据节点id来查找内容
4：es的注意点
ES没有事务的概念，不支持回滚，无法恢复删除数据
5 : 选用
在面对大数据量简单计算的时候es的效率远高于mysql等传统数据库，但是在定位某一个唯一值(如用会员id找会员)时并不需要es
在大数据的相似计算与查找或简单计算时，es的分布式并行计算有绝对的优势
ES(ElasticSearch)是一款分布式全文检索框架，底层基于基于Lucene实现。ES与传统数据的区别主要有：
1.结构名称不同
一个ES集群可以包含多个索引（数据库），每个索引又包含了很多类型（表），类型中包含了很多文档（行），每个文档使用 JSON 格式存储数据，包含了很多字段（列）。
|
关系型数据库 |
数据库 |
表 |
行 |
列 |
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ElasticSearch |
索引 |
类型 |
文档 |
字段 |
2.ES分布式搜索，传统数据库遍历式搜索
ES支持分片和复制，从而方便水平分割和扩展，复制保证了es的高可用与高吞吐。
在ES中，当你创建一个索引（数据库）的时候，你可以指定你想要的分片的数量。每个分片本身也是一个功能完善并且独立的索引（数据库），索引可以被放置到集群中的任何节点上。分片优点：
1.允许你水平分割/扩展你的内容容量
2.允许你在分片之上进行分布式的、并行的操作，进而提高性能/吞吐量
3.分片的分布，它的文档怎样聚合回搜索请求，完全由Elasticsearch管理
3.ES采用倒排索引，传统数据库采用B+树索引
假设一个文档（用id标识）是有许多的单词（用value标识）组成的，每个单词可能同一个文档中重复出现很多次，也可能出现在不同的文档中。
正排索引：从文档角度看其中的单词，表示每个文档都含有哪些单词，以及每个单词出现了多少次（词频）及其出现位置（相对于文档首部的偏移量）。
倒排索引：从单词角度看文档，标识每个单词分别在那些文档中出现(文档ID)，以及在各自的文档中每个单词分别出现了多少次（词频）及其出现位置（相对于该文档首部的偏移量）。
简单理解，
正排索引：id ---> value
倒排索引：value ---> id
ES中为所有字段默认都建了倒排索引。
4.ES没有用户验证和权限控制
5.ES没有事务的概念，不支持回滚，误删不能恢复
6.ES免费，完全开源；传统数据库部分免费
7.结合工作举例
例如，要计算出2.38亿会员中有多少80后的已婚的上海男士。
传统数据库执行时间： 5个小时左右
ES执行时间：1分钟