Elasticsearch 是一个强大的工具，尤其在全文检索、实时分析、机器学习、地理数据应用、日志和事件数据分析、安全信息和事件管理等场景有大量的应用。

然而，Elastic Stack 技术栈的选型及应用效能取决于正确的使用方式。选型错误或者误用 Elasticsearch 可能会导致扩展性问题、性能问题（如为解决一个问题使用非常复杂的脚本导致性能极差）等，从而使整体体验感变差。所以，本文区别于之前的正向讲解的方式，更多的讲解反例或者负面应用案例。“以史为鉴”，以便于大家更好地使用 Elasticsearch。

本系列文章会有 10 几篇左右，一篇一个知识点讲解 Elasticsearch 使用误区解读，敬请期待！

误区1：将 Elasticsearch 视为关系数据库

Elasticsearch 常被误解为 MySQL 或者 PostgreSQL 等关系数据库的直接替代品，用户除了直接替代使用外更看其全文搜索和快速聚合的能力。

然而，咱们必须清晰的认知：Elasticsearch 设计初衷不是处理复杂事务和关系数据模型的。

我们从下面几个维度逐一展开讨论：

1、该不该选型 Elasticsearch ？

个人建议先了解 Elasticsearch 的适用场景以及不适用场景，这样能清楚 Elastic Stack 技术栈更适合哪些业务需求。

例如，咱们文章之前图解的六大应用场景是非常适合的。然而，对于需要处理复杂事务、多表联查操作和高一致性要求的应用，如银行系统的交易处理和ERP系统等，Elasticsearch 则不太适合。

Elasticsearch 更适用场景：

通过对比这些场景，反观自己的业务需求，就能判断是否应该选型 Elasticsearch 甚至 Elastic Stack 作为技术栈。

2、理解 Elasticsearch 的设计

图片来自官方博客

Elasticsearch 是一种面向文档的搜索引擎，专为快速搜索大量数据而设计。

Elasticsearch 基于 Apache Lucene 构建，提供了强大的全文搜索、分析和数据聚合功能。

以下是 Elasticsearch 的主要特点：

• 全文搜索：Elasticsearch 提供了高效的全文搜索功能，能够快速检索和匹配大规模文本数据。

• 分布式架构：Elasticsearch 采用分布式架构，能够水平横向扩展，处理海量数据（PB级甚至以上都不是问题）和高并发请求。

• 数据分析：Elasticsearch 支持复杂的聚合查询，可以做多维度的快速统计和分析数据，但聚合、去重等结果不是精准的。有精准需求的企业场景也要评估和掂量一下。

• ......

图片来自官方博客

如前所述，Elasticsearch 并不是设计用来处理关系数据和事务的。它的主要优势在于分析和搜索能力，而不是数据关系的严格维护。

3、理解 Elasticsearch 与关系数据库的比较

关系数据库（如 MySQL、Oracle 及 PostgreSQL 等）和 Elasticsearch 之间有几个关键区别：

3.1 数据模型比较

• 关系数据库使用结构化的表和行来存储数据，并通过外键和约束来维护数据的一致性。

• Elasticsearch 则使用文档（document，本质是 JSON 格式）来存储数据，每个文档可以包含不同的字段和数据类型。

特性	关系数据库	Elasticsearch
数据存储结构	结构化的表和行	文档
数据类型	每个表的字段类型固定	每个文档可以包含不同的字段和数据类型
数据一致性	通过外键和约束来维护数据的一致性	不提供数据一致性保障
查询能力	支持复杂的 SQL 查询、事务和联接操作	主要用于全文搜索和数据聚合
事务支持	完整的事务支持	不支持事务
性能优化	索引、缓存和查询优化	分片、索引和缓存
主要优势	关系数据处理和数据一致性维护	快速搜索和高效的数据聚合

3.2 查询能力比较

• 关系数据库支持复杂的 SQL 查询、事务和多表关联操作，以保证数据的一致性和完整性。

• Elasticsearch 主要侧重于全文搜索和数据聚合，不支持复杂的事务和多表关联操作。

在关系数据库中，我们可以使用复杂的 SQL 查询、事务和多表关联操作来保证数据的一致性和完整性。例如：

BEGIN TRANSACTION;

-- 更新订单状态
UPDATE orders
SET status = 'shipped'
WHERE order_id = 123;

-- 减少库存
UPDATE products
SET stock = stock - 1
WHERE product_id = 456;

-- 记录客户活动
INSERT INTO customer_activity (customer_id, activity)
VALUES (789, 'Order 123 shipped');

COMMIT;

上述事务示例能确保所有相关操作（更新订单状态、减少库存和记录客户活动）要么全部成功，要么全部失败，从而保证数据的一致性（事务的本质）。

在 Elasticsearch 中，我们主要侧重于全文搜索和数据聚合分析，而不支持复杂的事务和多表关联操作。

比如：用户需求如下：

“想请教下大佬们，假设 es 中 有两个表，一个会员表，一个订单表，如果想关联查询，例如查询24年注册的所有的会员的订单总数，通过什么方式能快速查询？”

咱们文章做过剖析，Elasticsearch 不是一丁点也不支持多表关联，只是支持的力度有限，支持的形式核心有如下几种：

• 自己业务层面实现

• Nested 嵌套数据类型

• Join 父子文档类型

• 宽表冗余存储

• Enrich processor 预处理方式

更深入关于多表关联的探讨，官方 2013 年的博文就已经说过，建议阅读：

https://www.elastic.co/cn/blog/managing-relations-inside-elasticsearch

《一本书讲透 Elasticsearch》第77-95页也有过深入的解读和探讨。

Elasticsearch 真正擅长的还是检索和数据统计聚合分析，如下所示：

GET /products/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "laptop",
      "fields": ["name", "description"]
    }
  },
  "aggs": {
    "average_price": {
      "avg": {
        "field": "price"
      }
    }
  }
}

我们搜索产品名称和描述中包含“laptop”的文档，并计算这些产品的平均价格。这种查询主要用于快速检索和聚合数据，而不涉及复杂的事务和多表关联操作。

3.3性能优化比较

• 关系数据库通过索引、缓存和查询优化等技术来提高查询性能。

• 而 Elasticsearch 通过分片、索引和缓存等机制来加速搜索和数据聚合分析能力。

4、 误用 Elasticsearch 的潜在问题

将 Elasticsearch 当作关系数据库使用可能会导致以下问题：

4.1 问题1：性能不佳

复杂的事务和多表关联操作会显著降低 Elasticsearch 的性能，因为它不是为这些操作设计的。

如：我们希望在查询订单时关联多个表（例如订单、客户和产品表），但由于 Elasticsearch 并不是为这种复杂的多表关联操作设计的，导致查询性能极差。

不论 Nested 查询、Join 查询，都试图在订单文档中查找特定客户购买的特定产品，这类似于 SQL 中的 JOIN 操作。

由于 Elasticsearch 不是为这种操作设计的，在数据量级非常大之后，查询性能会受到影响，并且扩容等优化手段效果也不见得明显。

4.2 问题2：数据一致性

Elasticsearch 不提供事务支持，无法保证数据的一致性和完整性，特别是在多文档操作的情况下。

非银行金融类事务级支持场景可以大胆使用 Elasticsearch。话说回来，很多银行也在使用 ElasticStack 技术栈，比如日志场景、全文检索场景等。

4.3 问题3：索引膨胀

由于 Elasticsearch 的文档存储方式，频繁的更新操作可能导致索引膨胀，增加存储和管理的复杂性。

如下所示，我们频繁更新订单状态和产品库存，由于 Elasticsearch 的文档存储方式，这些更新导致索引膨胀，增加了存储和管理的复杂性。

POST /orders/_update/123
{
  "doc": {
    "status": "shipped"
  }
}

POST /products/_update/456
{
  "doc": {
    "stock": 99
  }
}

每次更新都会创建一个新的文档版本，导致索引膨胀。如果订单和库存更新非常频繁，索引会迅速增长，影响性能并增加存储成本。

这个咱们选型、建模的时候要考虑。

5、正确使用 Elasticsearch 的建议

为了充分发挥 Elasticsearch 的优势，避免上述问题，以下是一些建议：

在选择 Elasticsearch 之前，明确了解你的需求和应用场景。如果需要处理复杂的事务和关系数据，关系数据库可能更适合。

在一些企业级实战场景中，可以将 Elasticsearch 与关系数据库结合使用。关系数据库用于处理事务和关系数据，Elasticsearch 用于全文搜索和数据分析。结合产生“火花”，形成“1+1>2”的组合效果。

根据数据特点和查询需求，合理设计和优化 Elasticsearch 索引、合理规范的数据建模，避免不必要的字段和过多的嵌套结构。

合理配置分片和副本数量，确保集群性能和数据高可用性。使用 Elasticsearch 提供的监控工具，定期分析和优化集群性能，及时处理潜在问题。

6、小结

Elasticsearch 是一种强大的工具，提供了全文搜索和数据聚合分析功能，但不是关系数据库的替代品。它在处理复杂事务和关系数据时并非最佳选择。理解其设计和用途，避免将其当作关系数据库使用，可以避免性能和数据一致性问题。合理设计和优化能够充分发挥 Elasticsearch 的优势，实现高效的数据搜索和分析。

正确使用 Elasticsearch 需要理解其设计理念和应用场景。结合使用关系数据库和 Elasticsearch（记住：1+1>2），可以实现更高效的数据管理和分析。

希望本文能帮助读者更好地理解和使用 Elasticsearch，避免选型和使用误区，从而实现更好的应用效果。

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