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：
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。
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Elasticsearch 更适用场景：
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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。
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：
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。
关系数据库（如 MySQL、Oracle 及 PostgreSQL 等）和 Elasticsearch 之间有几个关键区别：
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 |
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 ordersSET status = 'shipped'WHERE order_id = 123;-- 减少库存UPDATE productsSET stock = stock - 1WHERE product_id = 456;-- 记录客户活动INSERT INTO customer_activity (customer_id, activity)VALUES (789, 'Order 123 shipped');COMMIT;
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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：
本文链接：http://www.28at.com/showinfo-26-96746-0.htmlElasticsearch 使用误区之将 Elasticsearch 视为关系数据库！
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