作者介绍
李猛，Elastic Stack深度用户，通过Elastic工程师认证，2012年接触Elasticsearch，对Elastic Stack技术栈开发、架构、运维等方面有深入体验，实践过多种大中型项目；为企业提供Elastic Stack咨询培训以及调优实施；多年实战经验，爱捣腾各种技术产品，擅长大数据，机器学习，系统架构。
名词解释
DB：database，泛指关系型数据库，具有严格事务隔离机制的数据类库产品，如 mysql、sqlserver、postgresql、oracle、db2 等，db-engine 综合排名前面的全部是关系型数据库；
ES：Elasticsearch，最好的开源搜索引擎产品，NoSQL 非关系型数据库，不具备严格事务隔离机制，当前 db-engine 综合排名第七；
应用：本文泛指业务应用系统，是 OLTP 场景，非 OLAP 场景，大量运用事务型数据库产品的业务系统；
索引：在关系型数据库中是指数据检索的算法，在 Elasticsearch 是指数据存储的虚拟空间概念，类同数据库中的表。
背景需求
• 为什么单一 DB 不能满足应用系统？
• 为什么单一 ES 不能满足应用系统？
• 为什么要使用 DB 结合 ES 混用的模式？
而不是结合其它 NoSQL？比如 MongoDB？下面从技术层面与业务层面分析探讨。
技术层面
DB 局限性
关系型数据库索引基于最左优先原则，索引要按照查询需求顺序提前创建，不具备任意字段组合索引能力比如 某 xxx 表有 30 个字段，若要求依据任意字段组合条件查询，此时关系型数据库显然无法满足这种灵活需求，包括当下很受欢迎的 NoSQL 明星产品 Mongodb 也不能满足。
关系型数据库支持有限度的关联查询，一般在业务应用系统中，关联表会控制在 2～3 个表（个人观点：有 3 个表关联的业务场景需要由技术架构师评估是否容许，开发工程师只容许 2 个表关联），且单表的数据量是要平衡考虑才可以，跨同构数据库源关联就更加不容许。
那跨异构数据库源呢？不是不容许，实在是有心无力。关系型数据库普遍采用 B+ 树数据结构实现索引查询，面对超大数据量处理有天然的瓶颈，数据量超过百万千万级，复杂点的查询，性能下降很快，甚至无法运行。
关系型数据库虽然也支持主从同步，支持读写分离，但集群是一种松散式的架构，集群节点感知能力脆弱，不成体系，弹性扩展能力不行。
ES 互补性
Elasticsearch 基于 Lucene 核心库构建，以倒排索引算法为基础，集成多种高效算法。Elasticsearch 默认为所有字段创建索引，任索引字段可组合使用，且查询效率相当高，相比关系型数据库索更加高效灵活。在业务系统中，有很多场景都需要这种任意字段组合查询的能力，简称通用搜索。
Elasticsearch 的数据模型采用的是 Free Scheme 模式，以 JSON 主体，数据字段可以灵活添加，字段层级位置也可以灵活设置 ，关系数据库中需要多表关联查询，在 Elasticsearch 中可以通过反范式的关联能力，将多个业务表数据合并到一个索引中，采用对象嵌套的方式。
Elasticsearch 天然分布式设计，副本与分片机制使得集群具备弹性扩展能力，可以应付超大的数据量查询，在单索引数据量十亿级也可以在亚秒内响应查询。
Elasticsearch 的索引支持弹性搜索，可以指定一个索引搜索，也可以指定多个索引搜索，搜索结果由 ES 提供过滤合并，这就为业务系统提供了很灵活的操作空间，特别是在实时数据与历史数据方面，统一查询条件语法皆可执行。
Elasticsearch 支持数据字段与索引字段分离，默认情况下，数据字段与索引字段是同时启用，实际在业务业务场景中，数据表中很多字段无需检索，只是为了存储数据，在查询时方便取回；很多检索字段也无需存储原始数据，只是检索过滤使用。
DB 不等于 ES
关系数据库定位全能型产品，强事务机制，数据写入性能一般，数据查询能力一般。Elasticsearch 定位查询分析型产品，弱事务机制，查询性能非常不错。DB 与 ES 各有优势劣势，不能等同取代。
业务层面
业务领域复杂度
在进入互联网/移动互联网/物联网之后，业务系统数据量的几何倍数增长，传统应当策略当然是采用分库分表机制，包括物理层面分库分表，逻辑层面分区等。非重要数据可以采用非关系型数据库存储，重要的业务数据一定是采用关系数据库存储，比如物流速运行业的客户订单数据，不容许有丢失出错。
面对复杂业务系统需求，当下最流行的解决方式是采用微服务架构模式，微服务不仅仅局限上层应用服务，更深层次的是底层数据服务（微服务不在本次讨论之内），基于领域模型思维拆分分解。应用服务拆分成大大小小数个，可以几十个几百个，也可以更多，数据服务也拆分成大大小小数个。
业务查询复杂度
分库分表解决了数据的存储问题，但需要做合并查询却是个很麻烦的事，业务系统的查询条件一般是动态的，无法固定，更加不可能在分库分表时按照所有动态条件设计，这似乎代价太大。一般会选择更强大的查询数据库，比如 Elasticsearch 就非常合适。
微服务架构模式解决了业务系统的单一耦合问题，但业务系统的查询复杂度确实提高不少，复杂点的应用服务执行一次查询，需要融合多个领域数据服务才能完成，特别是核心领域数据服务，几乎贯穿一个系统所有方面，比如物流速运行业订单领域。
DB 与 ES 结合
业务数据存储由关系型数据库负责，有强事务隔离机制，保障数据不丢失、不串乱、不覆盖，实时可靠。
业务数据查询由 Elasticsearch 负责，分库分表的数据合并同步到 ES 索引；跨领域库表数据合并到同步 ES 索引，这样就可以高效查询。
DB 与 ES 结合问题
关于DB与Elasticsearch混合主要有以下两个问题：同步实时性、数据一致性，本文不探讨此问题，后续会有专题讲述如何解决。
混合场景
前面已经论证了关系型数据库与 Elasticsearch 混合使用的必要性，接下来是探讨混合场景下的业务场景数据模型映射。
单数据表 ->单索引
1）一对一映射关系，关系数据库有多少个表，Elasticsearch 就有多少个索引；
2）关系数据库提供原始数据源，Elasticsearch 替代数据库成为查询引擎，替代列表查询场景；
3）单数据表为水平分库分表设计，需要借助Elasticsearch 合并查询，如图：电商行业订单场景，日均订单量超过百万千万级，后端业务系统有需求合并查询；
4）单数据表业务查询组合条件多，数据库索引查询能力局限，需要借助 Elasticsearch 全字段索引查询能力，主要替代列表查询场景。如：电商行业商品搜索场景，商品基础字段超过几十个，几乎全部都可以组合搜索。
单数据表 ->多索引
1）一对多映射关系，单数据表映射到多个索引中；
2）单数据表即作为 A索引的主体对象，一对一映射；
3）单数据表也作为 B索引的子对象，嵌入到主体对象下面；
4）基于微服务架构设计，在业务系统中，业务系统划分多个子领域，子领域也可以继续细分，如电商行业，订单领域与商品领域，订单表需要映射到订单索引，也需要与商品索引映射。
多数据表 ->多索引
1）多对多映射关系，多个数据表映射到多个索引，复杂度高；
2）一个中型以上的业务系统，会划分成多个领域，单领域会持续细分为多个子领域，领域之间会形成网状关系，业务数据相互关联；
3）数据库表关联查询效率低，跨库查询能力局限，需要借助 Elasticsearch 合并；
4）按照领域需求不同，合并为不同的索引文件，各索引应用会有差异，部分是通用型的，面向多个领域公用；部分是特殊型的，面向单个领域专用。
多源数据表 ->多索引
1）多源多表，多对多映射关系，数据表与索引之间的映射关系是交叉型的，复杂度最高；
2）一个大中型业务系统，不同的业务场景会采用不同的数据存储系统；
3）关系型数据库多样化，如 A 项目采用 MySQL，B 项目采用 PostgreSQL，C 项目选用 SQLServer，业务系统通用型的查询几乎不能实现；
4）非关系型数据库多样化，如 A 项目采用键值类型的 Redis，B 项目选用文档型的 MongoDB，业务系统同样也不能实现通用型查询；
5）基于异构数据源通用查询的场景需求，同样需要借助 Elasticsearch 合并数据实现
结语
Elasticsearch 虽然早期定位是搜索引擎类产品，后期定位数据分析类产品，属于 NoSQL 阵营，且不支持严格事务隔离机制，但由于其先进的特性，在应用系统中也是可以大规模使用，能有效弥补了关系型数据库的不足。
本文主旨探讨了 DB 与 ES 混合的需求背景与应用场景，目的不是评选 DB 与 ES 谁更优劣，是要学会掌握 DB 与 ES 平衡，更加灵活的运用到应用系统中去， 满足不同的应用场景需求，解决业务需求问题才是评判的标准。
声明：本文由原文作者“李猛”授权转载，对未经许可擅自使用者，保留追究其法律责任的权利。
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