es为什么不能当数据库使用

Elasticsearch（ES）不适合作为数据库使用的主要原因是：数据一致性较差、事务支持有限、持久化机制不够完善、查询功能不够全面、数据更新频繁时性能下降、缺乏数据完整性约束、备份和恢复机制不够健全。其中，数据一致性较差是一个显著的问题，因为ES采用的分布式架构在数据写入和读出的过程中可能会产生延迟，导致数据不一致的情况。具体来说，ES的写入操作默认是异步的，这意味着在数据写入到一个节点后，其他节点的数据可能还没有同步过来。如果在数据还未同步的情况下进行读取操作，就可能读取到旧的数据或不完整的数据。这种情况在高并发的环境下尤为明显，影响数据的准确性和可靠性。

一、数据一致性较差

Elasticsearch的分布式架构设计使得它在处理大规模数据时非常高效，但也带来了数据一致性的问题。ES的写操作是异步的，数据写入到一个节点后，其他节点的数据同步可能会有延迟。这种延迟在高并发的环境中会变得更加明显，导致读取操作可能会获取到旧的数据或者不完整的数据。例如，当你在一个节点上写入了一条新数据，但在数据还未同步到其他节点之前，你在另一个节点上进行读取操作，这时你获取到的数据可能还是旧的数据。这种情况下，数据的一致性就无法保证。

ES的设计初衷是为了全文检索和分析，因此在数据一致性方面做了权衡。相比于传统的关系型数据库如MySQL或PostgreSQL，ES更侧重于数据的写入和查询性能，而不是强一致性。尽管ES提供了“quorum”机制，可以在一定程度上提高数据的一致性，但这仍然无法达到关系型数据库的强一致性水平。

二、事务支持有限

事务是数据库系统中非常重要的功能，它保证了数据操作的原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID）。然而，ES在事务支持方面非常有限。ES不支持多操作事务，即不能在一次事务中同时执行多个写操作或者读写操作。这意味着你无法在ES中进行复杂的事务操作，例如在一个事务中同时更新多条数据并确保这些操作要么全部成功要么全部失败。

这种限制使得ES在处理需要强事务支持的应用场景时非常不适合。例如，银行系统需要确保每一笔交易的操作都是原子性的，如果在执行过程中出现任何问题，系统需要能够回滚所有操作，以保证数据的一致性和完整性。ES显然无法满足这样的需求。

三、持久化机制不够完善

ES的持久化机制也不如传统数据库那样完善。ES的数据存储主要依赖于Lucene索引，而Lucene索引是基于文件系统的，这意味着数据的持久化性能和文件系统的性能密切相关。在高负载的情况下，文件系统的性能瓶颈会直接影响到ES的数据写入和读取性能。

此外，ES的数据持久化机制在数据恢复方面也不如关系型数据库那样健全。关系型数据库通常提供完善的备份和恢复机制，能够在数据损坏或者丢失时快速恢复数据。而ES的备份和恢复机制相对复杂，需要手动配置和操作，容易出现人为失误。

四、查询功能不够全面

虽然ES在全文检索方面表现优异，但在传统数据库查询功能上却显得不足。ES的查询语言（Query DSL）虽然强大，但在处理复杂的关系查询和聚合操作时不如SQL直观和高效。例如，ES不支持复杂的JOIN操作，这使得在需要进行多表关联查询的场景中非常不便。

此外，ES的查询性能在处理复杂聚合操作时也不如关系型数据库。例如，在需要进行大量数据统计和分析的场景中，关系型数据库可以通过索引和优化器来提高查询性能，而ES在这方面的支持相对有限，可能会导致查询性能下降。

五、数据更新频繁时性能下降

ES的设计初衷是为了高效地进行全文检索和分析，因此它在数据写入和更新方面做了一些权衡。ES的数据更新操作实际上是一个删除旧数据并插入新数据的过程，这意味着每一次数据更新都会涉及到索引的重建。这种机制在数据更新频繁的场景中会导致性能下降，甚至可能出现索引重建失败的情况。

例如，在一个高频交易系统中，数据的实时性和一致性非常重要，但ES在这种场景中可能无法保证数据的实时更新和高效查询。数据更新频繁时，索引重建的开销会非常大，导致系统性能下降，影响用户体验。

六、缺乏数据完整性约束

数据完整性约束是关系型数据库系统中的一个重要特性，它通过各种约束（如主键、外键、唯一性约束等）来保证数据的一致性和完整性。然而，ES在这方面的支持非常有限。ES没有内置的数据完整性约束机制，这意味着你无法在ES中定义主键、外键等约束来保证数据的一致性。

例如，在一个电商系统中，你可能需要保证每一笔订单都有对应的用户和商品信息，关系型数据库可以通过外键约束来实现这一点，但ES无法提供这样的功能。这意味着你需要在应用层面手动管理数据的一致性，增加了开发和维护的复杂度。

七、备份和恢复机制不够健全

关系型数据库通常提供完善的备份和恢复机制，能够在数据损坏或者丢失时快速恢复数据。而ES的备份和恢复机制相对复杂，需要手动配置和操作，容易出现人为失误。ES的数据备份通常需要使用快照（Snapshot）功能，而快照的创建和恢复过程相对复杂，需要手动操作，并且在数据量大的情况下，快照的创建和恢复时间会较长。

此外，ES的快照功能在某些情况下可能会出现数据不一致的情况，例如在创建快照的过程中，数据正在被写入或更新，这可能导致快照数据和实际数据不一致。相比之下，关系型数据库通常提供在线备份和热备份功能，能够在不影响系统运行的情况下进行数据备份，提高数据的可用性和可靠性。

八、安全性和权限管理不足

安全性和权限管理是数据库系统中非常重要的功能，关系型数据库通常提供完善的用户权限管理机制，可以根据用户角色设置不同的访问权限。然而，ES在这方面的支持相对有限。ES的权限管理主要依赖于插件（如X-Pack），而这些插件通常是收费的，并且配置相对复杂。

例如，在一个大型企业系统中，你可能需要根据不同的用户角色设置不同的数据访问权限，确保敏感数据只有授权用户才能访问。关系型数据库可以通过细粒度的权限控制来实现这一点，而ES在这方面的支持相对不足，增加了安全管理的复杂度和风险。

九、性能优化难度大

关系型数据库通常提供丰富的性能优化工具和手段，如索引、查询优化器、缓存等，可以帮助开发者提高查询性能。然而，ES在性能优化方面的手段相对有限，主要依赖于索引和集群配置。ES的性能优化通常需要对索引结构、分片配置、节点资源等进行调整，这需要较高的技术水平和经验。

例如，在处理大规模数据查询时，关系型数据库可以通过创建合适的索引和优化查询语句来提高查询性能，而ES则需要对索引结构和集群配置进行调整，增加了性能优化的难度。此外，ES的性能优化效果通常不如关系型数据库显著，特别是在处理复杂查询和聚合操作时。

十、生态系统和社区支持相对较弱

关系型数据库经过多年的发展，已经形成了完善的生态系统和强大的社区支持，开发者可以方便地获取各种技术资源和支持。而ES作为一种相对较新的技术，其生态系统和社区支持相对较弱。尽管ES在全文检索和分析领域有着广泛的应用，但在数据库应用场景中的技术资源和支持相对较少。

例如，在遇到技术问题时，关系型数据库通常可以通过官方文档、社区论坛、技术博客等渠道快速找到解决方案，而ES的技术资源相对分散，解决问题的难度较大。此外，ES的社区支持主要集中在特定领域（如全文检索和日志分析），在数据库应用场景中的支持相对薄弱。

十一、成本高昂

ES的成本相对较高，特别是在大规模数据处理和高可用性要求的场景中。ES的集群通常需要多个节点来保证数据的高可用性和性能，这意味着需要更多的硬件资源和运维成本。此外，ES的一些高级功能（如安全性和权限管理、机器学习等）需要依赖于收费插件（如X-Pack），增加了使用成本。

例如，在一个大规模数据分析系统中，使用ES可能需要配置多个高性能节点来保证数据的处理能力和查询性能，而这些节点的硬件成本和运维成本都非常高。此外，ES的一些高级功能需要额外购买和配置，进一步增加了系统的总成本。

十二、复杂的运维管理

ES的运维管理相对复杂，特别是在大规模集群环境中。ES的分布式架构和高可用性要求使得其运维管理需要较高的技术水平和经验。运维人员需要对集群的节点配置、索引结构、分片管理、数据备份和恢复等方面进行全面管理，确保系统的稳定性和性能。

例如，在一个大规模日志分析系统中，运维人员需要对ES集群的节点配置、索引结构和分片管理进行精细调整，以保证系统的高可用性和查询性能。此外，ES的数据备份和恢复机制相对复杂，需要手动配置和操作，增加了运维管理的难度和工作量。

十三、数据建模灵活性不足

关系型数据库提供了灵活的数据建模能力，可以通过表结构、关系和约束来实现复杂的数据模型。而ES的数据建模能力相对有限，主要依赖于索引和文档结构。虽然ES的文档结构非常灵活，但在处理复杂数据关系和约束时显得不足。

例如，在一个复杂的业务系统中，关系型数据库可以通过表结构和外键关系来实现复杂的数据模型，而ES则需要通过索引和文档结构来模拟这些关系，增加了数据建模的复杂度和难度。此外，ES的文档结构在处理数据约束和一致性方面也不如关系型数据库灵活和高效。

十四、数据迁移和集成难度大

数据迁移和集成是数据库系统中常见的需求，特别是在系统升级和数据整合时。关系型数据库通常提供丰富的数据迁移和集成工具，可以方便地进行数据导入、导出和同步。而ES在这方面的支持相对有限，数据迁移和集成难度较大。

例如，在一个系统升级过程中，你可能需要将旧系统的数据迁移到新系统中，关系型数据库可以通过数据导入导出工具快速完成这一任务，而ES则需要手动编写脚本或使用第三方工具来实现数据迁移，增加了操作的复杂度和风险。此外，ES在数据集成方面的支持也相对有限，无法像关系型数据库那样方便地进行数据同步和整合。

十五、数据压缩和存储效率不高

关系型数据库通常提供高效的数据压缩和存储机制，可以在保证数据查询性能的同时节省存储空间。而ES的数据压缩和存储效率相对较低，特别是在处理大规模数据时，存储开销较大。ES的数据存储主要依赖于Lucene索引，而Lucene索引的存储效率不如关系型数据库。

例如，在一个大规模日志存储系统中，关系型数据库可以通过数据压缩和存储优化来节省存储空间，而ES的存储开销相对较高，可能需要更多的存储资源。此外，ES的数据存储效率在处理大规模数据时可能会影响查询性能，增加了系统的存储成本和性能开销。

十六、数据生命周期管理不足

数据生命周期管理是数据库系统中的一个重要功能，可以帮助管理和优化数据的存储和访问。关系型数据库通常提供完善的数据生命周期管理工具，可以根据数据的使用频率和重要性进行自动归档和清理。而ES在这方面的支持相对有限，数据生命周期管理功能不足。

例如，在一个大规模数据分析系统中，关系型数据库可以根据数据的使用频率和重要性自动进行数据归档和清理，优化存储空间和查询性能。而ES则需要手动配置和管理数据的生命周期，增加了运维管理的复杂度和工作量。此外，ES的数据生命周期管理功能在处理大规模数据时可能不够高效，影响系统的存储和查询性能。

十七、缺乏标准化接口

关系型数据库通常提供标准化的SQL接口，可以方便地与各种应用系统集成。而ES的接口主要是基于REST API和Query DSL，虽然灵活但缺乏标准化，增加了与其他系统集成的难度。特别是在需要与多个系统进行数据交换和集成时，ES的接口不如SQL标准化和易用。

例如，在一个复杂的业务系统中，你可能需要与多个数据源进行集成和交互，关系型数据库可以通过标准化的SQL接口方便地实现数据交换和集成，而ES则需要编写自定义的API和查询语句，增加了开发和维护的复杂度。此外，ES的接口在处理复杂查询和数据交换时可能不如SQL高效和直观，影响系统的集成和数据交换效率。

十八、数据分析和BI支持不足

关系型数据库通常提供丰富的数据分析和BI（商业智能）工具，可以方便地进行数据分析和报表生成。而ES在这方面的支持相对有限，主要依赖于第三方工具和插件。虽然ES在全文检索和分析方面表现优异，但在传统的数据分析和BI应用中显得不足。

例如，在一个企业数据分析系统中，你可能需要进行复杂的数据统计和报表生成，关系型数据库可以通过内置的分析和BI工具快速实现这一需求，而ES则需要依赖于第三方工具和插件，增加了系统的复杂度和维护成本。此外，ES的查询和分析性能在处理大规模数据时可能不如关系型数据库高效，影响数据分析和BI应用的效果。

十九、缺乏事务隔离级别支持

事务隔离级别是数据库系统中保证数据一致性和隔离性的重要机制，关系型数据库通常提供多种事务隔离级别（如读未提交、读已提交、可重复读和串行化），可以根据应用需求选择合适的隔离级别。而ES在这方面的支持非常有限，不提供事务隔离级别的选择，增加了数据一致性和隔离性的管理难度。

例如，在一个高并发的交易系统中，你可能需要选择合适的事务隔离级别来保证数据的一致性和隔离性，关系型数据库可以通过设置事务隔离级别来实现这一需求，而ES则无法提供这样的功能，增加了数据管理的复杂度和风险。此外，ES在处理高并发事务时可能会出现数据不一致和隔离性不足的问题，影响系统的可靠性和数据准确性。

二十、缺乏数据分区和分片优化机制

关系型数据库通常提供数据分区和分片优化机制，可以根据数据的使用频率和访问模式进行数据分区和分片，提高查询性能和数据管理效率。而ES在这方面的支持相对有限，主要依赖于手动配置和调整。虽然ES提供了分片机制，但在数据分区和分片优化方面不如关系型数据库灵活和高效。

例如，在一个大规模数据存储和查询系统中，关系型数据库可以通过数据分区和分片优化来提高查询性能和数据管理效率，而ES则需要手动配置和调整分片，增加了运维管理的复杂度和工作量。此外，ES的分片机制在处理大规模数据时可能不够高效，影响系统的查询性能和数据管理效果。

综上所述，尽管Elasticsearch在全文检索和分析方面表现优异，但其在数据一致性、事务支持、持久化机制、查询功能、数据更新频率、数据完整性约束、备份和恢复、安全性、性能优化、生态系统、成本、运维管理、数据建模、数据迁移和集成、数据压缩、数据生命周期管理、标准化接口、数据分析和BI支持、事务隔离级别、数据分区和分片优化等方面存在诸多不足，使其不适合作为数据库使用。开发者在选择数据存储和管理解决方案时，应根据具体需求和应用场景选择合适的技术，避免

相关问答FAQs：

ES为什么不能当数据库使用？

Elasticsearch（简称ES）是一种基于Lucene构建的搜索引擎，广泛应用于实时数据分析和全文搜索。然而，尽管ES在某些场景中表现出色，但它并不适合作为传统数据库使用。以下是几个原因，帮助大家深入理解这个问题。

1. 数据一致性和事务支持不足
ES在设计上并不支持ACID事务属性。这意味着在进行数据写入时，可能会遇到数据的不一致性。传统关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL等）提供了强大的事务管理能力，确保在多个操作之间的数据一致性。而ES的最终一致性模型在高并发写入时，数据可能会出现延迟，导致查询到的信息不是最新的。这种特性对于需要严格数据一致性的应用场景来说，显然是不够的。

2. 查询能力的局限性
尽管ES支持复杂的搜索查询和全文检索，但在处理复杂的JOIN操作时，表现不如传统数据库。ES的设计初衷是为了高效搜索，而不是为了复杂的关系查询。当需要在多个数据表之间进行复杂的关联查询时，使用ES可能会导致性能瓶颈和查询复杂性增加。因此，对于需要频繁执行复杂查询的应用，传统关系型数据库更为合适。

3. 数据结构和模式的限制
ES采用文档型存储，数据以JSON格式存储，虽然这在某些场景下提供了灵活性，但同时也带来了模式管理的挑战。传统的关系型数据库有明确的模式（Schema），确保数据的结构一致性。而在ES中，文档的字段可以动态变化，这可能导致数据不一致，尤其是在数据源不断变化的情况下。此外，ES在处理嵌套文档和复杂数据结构时，可能面临性能问题，增加了开发和维护的复杂性。

4. 资源消耗和运维复杂性
ES在处理大量数据时，会消耗大量的内存和CPU资源。为了确保搜索性能，ES需要进行大量的索引和缓存操作，这对于服务器的配置提出了更高的要求。相比之下，传统数据库在资源利用和性能优化方面有更成熟的方案和工具可供使用。此外，ES的集群管理和维护相对复杂，需要具备一定的运维知识，增加了开发团队的负担。

5. 数据持久性和备份恢复问题
ES在数据持久化方面的能力相对较弱，虽然支持副本和分片，但在数据恢复和备份方面并不如传统数据库那样成熟。对于需要确保数据持久性和易于恢复的应用场景，使用传统数据库可能更为合适。ES虽然可以通过快照实现数据备份，但在恢复时可能面临数据丢失或不一致的风险。

6. 不适合处理高频率的写入操作
ES的设计并不适合处理高频率的写入操作，尤其是在需要高性能写入的场景中。虽然ES支持批量写入，但在高并发的情况下，写入性能可能会大幅下降。传统数据库在处理写入时，通常有更优化的处理机制，能够更好地应对高频率的写入需求。因此，对于需要频繁写入数据的应用，传统数据库通常是更好的选择。

7. 不同的应用场景和目标
ES的主要目标是提供高效的搜索和分析功能，而传统数据库则更侧重于数据的存储、管理和关系处理。在选择技术架构时，明确项目需求至关重要。如果项目的主要需求是实时搜索和分析，那么ES是一个优秀的选择；如果项目需要复杂的关系处理和数据一致性，那么使用传统数据库则更加合适。

8. 社区支持和生态系统差异
虽然ES在搜索领域有广泛的应用和活跃的社区，但在与其他数据库的生态系统整合方面，可能会面临一些挑战。很多传统数据库拥有丰富的工具和插件支持，能够帮助开发者更高效地构建和维护应用。对于需要快速开发和集成的项目，传统数据库的生态系统可能会提供更多的便利。

9. 维护数据的版本控制和历史记录的困难
在许多应用中，维护数据的版本控制和历史记录是至关重要的。传统数据库通过支持事务和时间戳等机制，能够较为容易地实现数据版本的管理。而在ES中，尽管可以通过索引的方式实现某种程度的版本控制，但在查询历史数据时，可能会面临较大的复杂性和性能挑战。

10. 法规和合规性要求
在某些行业中，数据的存储和管理需要遵循特定的法规和合规性要求，例如GDPR或HIPAA等。传统数据库通常提供更好的合规性支持，能够帮助企业更好地满足这些法律法规的要求。相对而言，ES在这方面的支持较为有限，可能会给企业在合规方面带来风险。

综上所述，Elasticsearch虽然在实时搜索和分析方面表现出色，但由于其在数据一致性、查询能力、数据结构、资源消耗、备份恢复等方面的局限性，使其不适合直接作为传统数据库使用。在选择技术架构时，务必要根据项目的具体需求，综合考虑各种技术的优缺点，以确保系统的高效性和稳定性。