Mongodb与ES组合，实现数据存储和搜索的双重效益（mongodb和es）

Mongodb和ElasticSearch（ES）可以结合起来，它们结合在一起可以实现数据存储和搜索的双重效益。Mongodb是一个开放源、面向文档的NoSQL数据库，用来存储多种多样的数据，而ElasticSearch是一个全文本搜索引擎，多以面向文档的方式来存储数据。Mongodb与ES结合起来可以创造出一个实时，高可用和省力的搜索环境。

Mongodb是一个高性能，可扩展，可管理和信息安全的面向文档的NoSQL数据库，具有良好的伸缩性。它可以存储和处理海量结构化和非结构化的数据，并且具有极其灵活的、易于使用的查询语言。它提供了众多非常有用的特性，如复制集、自动故障转移和它的内键比较等。

ElasticSearch是一门开放源的全文本搜索引擎，用于为全文搜索提供实时查询。它可以在大规模文档存储之上迅速完成搜索，并且具有良好的可伸缩性，可以对大量复杂数据完成搜索。它也具有语义搜索能力，可以提供自定义搜索解决方案，且支持动态和智能特性。

Mongodb和ES一起结合，可以实现数据存储和搜索的双重效益，使开发者在开发应用时可以节省大量的时间。首先，Mongodb可以有效的存储多种多样的文档，用来存储原始数据，而ES可以对文档进行高速搜索，因此可在存储和搜索之间实现无缝衔接。

其次，使用Mongodb和ES无需写复杂的SQL，开发者只需要使用其定制的MongoDB查询语言（MQL）就可以轻松的查询其文档，而ES只需要使用其内建的查询语言就可以轻松的实现全文搜索和语义搜索。

最后，MongoDB和ES结合起来也可以改善用户搜索体验和查询速度，例如，通过使用MongoDB的特性，开发者可以使用混合模型，提高用户搜索体验，而ES也可以提供实时索引、丰富的搜索条件，实现快速检索。

总之，Mongodb和ES结合在一起可以实现双重效益，既可以存储原始数据，也可以实现快速搜索。开发者可以利用这种结合，有效的节省时间，进而创造出更高效率和更优质的搜索环境。

// MongoDB
db.collection.insert({
    document
});

// ElasticSearch
PUT /index
{
    "mappings": {
        "type": {
            "properties": {
                "field": {...}
            }
        }
    }
}