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近年来，随着大数据时代的到来，非关系数据库（NoSQL）因其高并发、高扩展性等特性，受到了广泛关注，在众多NoSQL数据库中，Elasticsearch（简称ES）却常常被误认为是一种非关系数据库，本文将深入探讨ES的本质，揭示其为何并非非关系数据库。
ES的起源与定位
1、Elasticsearch的起源
Elasticsearch是由ELASTICSEARCH BV公司于2010年推出的开源搜索引擎，基于Lucene搜索引擎库开发，它主要用于全文检索、实时分析、数据挖掘等场景。
2、Elasticsearch的定位
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虽然Elasticsearch具备许多NoSQL数据库的特性，但它并非严格意义上的非关系数据库，ES的核心功能是搜索引擎，而非数据存储，以下是ES与其他非关系数据库在定位上的差异：
（1）非关系数据库：主要面向大规模、分布式、高性能的数据存储和查询，MongoDB、Cassandra等。
（2）Elasticsearch：以搜索引擎为核心，侧重于全文检索、实时分析等功能，同时具备一定的数据存储能力。
ES的非关系数据库特性
1、无模式设计
Elasticsearch采用无模式设计，允许用户在存储数据时不必提前定义数据结构，这使得ES在处理复杂、多变的数据时具有很高的灵活性。
2、分布式存储
Elasticsearch支持分布式存储，可以在多个节点上部署，实现数据的横向扩展，这使得ES在处理海量数据时具有很高的性能。
3、高并发查询
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Elasticsearch具备高并发查询能力，能够同时处理大量用户的查询请求，这使得ES在搜索引擎领域具有很高的竞争力。
4、丰富的查询语言
Elasticsearch提供丰富的查询语言，如全文检索、分词、排序、聚合等，满足用户多样化的查询需求。
ES与关系数据库的差异
1、数据模型
（1）关系数据库：采用表格形式存储数据，数据结构固定，通过SQL语言进行查询。
（2）Elasticsearch：采用JSON格式存储数据，数据结构灵活，通过RESTful API进行查询。
2、数据一致性
（1）关系数据库：强一致性，保证数据在多个节点上的一致性。
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（2）Elasticsearch：最终一致性，在分布式环境下，数据在一段时间内可能存在不一致现象。
3、事务处理
（1）关系数据库：支持事务处理，保证数据的一致性和完整性。
（2）Elasticsearch：不支持事务处理，但可以通过索引副本和集群状态保证数据的安全性。
Elasticsearch并非非关系数据库，而是一种以搜索引擎为核心，具备一定数据存储能力的分布式搜索引擎，它在全文检索、实时分析等领域具有很高的竞争力，了解ES的本质，有助于用户更好地选择和应用该技术。
标签： #es为什么不是非关系数据库
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