为什么不直接用es做数据库

使用Elasticsearch（简称ES）作为数据库的确是一个可行的选择，但并不适用于所有情况。下面是一些原因：

1. 数据一致性：ES是一个分布式搜索和分析引擎，其主要设计目标是支持全文搜索和复杂查询。虽然ES具有高性能和强大的查询功能，但其不强调数据的一致性。在某些场景下，如金融交易或订单处理，数据的一致性是至关重要的。在这种情况下，传统的关系型数据库可能更适合。

2. 数据模型：ES采用的是面向文档的数据模型，每个文档都是一个独立的实体，其结构可以是动态的。这种数据模型适用于非结构化或半结构化数据，如日志文件或用户生成的内容。然而，如果你的数据具有复杂的关系和约束，关系型数据库可能更适合。

3. 事务支持：ES并不支持传统数据库中的ACID事务，例如原子性、一致性、隔离性和持久性。虽然ES提供了一些并发控制机制，但无法保证数据的完整性和一致性。如果你的应用程序需要强大的事务支持，关系型数据库可能更适合。

4. 数据量和性能：ES在处理大规模数据时具有优势，可以快速进行全文搜索和复杂查询。然而，对于小规模的数据集或简单的查询需求，使用ES可能会增加复杂性和开销。关系型数据库通常更适合处理小规模数据集和简单查询。

5. 生态系统和工具支持：关系型数据库拥有丰富的生态系统和广泛的工具支持，例如ORM框架、ETL工具、报表生成器等。ES虽然也有一些类似的工具，但它的生态系统相对较小。如果你依赖于这些工具和生态系统，关系型数据库可能更适合。

综上所述，ES作为数据库的选择要根据具体的需求和场景来决定。如果你的应用程序需要高性能的全文搜索和复杂查询功能，并且可以容忍一定程度的数据一致性和事务支持的缺失，那么ES可能是一个不错的选择。然而，对于那些需要强大的事务支持、数据一致性和丰富的工具生态系统的应用程序，关系型数据库可能更适合。

对于为什么不直接使用Elasticsearch（简称ES）作为数据库，有以下几个原因：

1. 数据可靠性和一致性：ES是一个分布式搜索和分析引擎，它的设计目标是支持全文搜索和复杂的数据分析。虽然ES具有高可扩展性和高可用性的特点，但它不是一个传统的关系型数据库，它的数据一致性和可靠性在某些场景下可能不如传统数据库。在需要强一致性和事务支持的应用场景中，使用ES作为主要数据库可能会导致数据的不一致和丢失风险。

2. 数据模型和查询能力：ES使用文档-索引的数据模型，与传统的关系型数据库有很大的差异。ES适合于全文搜索和复杂的数据分析场景，但对于事务性的操作和复杂的关系查询可能不够灵活和高效。如果应用需要频繁进行复杂的关系查询和事务操作，使用ES作为数据库可能会导致性能问题和开发复杂度的增加。

3. 存储和索引的成本：ES使用倒排索引的方式来存储和检索数据，这种方式在处理大规模文本数据时非常高效。然而，倒排索引需要占用较大的存储空间，并且对于需要频繁更新的数据，ES的写入性能可能不如传统数据库。如果应用的数据规模较小或者数据结构相对简单，使用ES作为数据库可能会浪费存储资源并增加维护成本。

综上所述，虽然ES具有很多强大的功能和特性，但它并不适合作为传统关系型数据库的替代品。在选择数据库时，需要根据应用的需求和特点，综合考虑数据可靠性、一致性、查询能力、存储成本等因素，选择合适的数据库技术来支撑应用的业务需求。

使用Elasticsearch（简称ES）作为数据库的确是一个可行的方案，但是与传统的关系型数据库相比，ES有一些特点和限制需要考虑。

1. 数据结构灵活：ES是一个基于文档的数据库，文档是以JSON格式存储的。与关系型数据库相比，ES更加灵活，可以根据需求动态地调整数据结构，而无需修改表结构。

2. 搜索和分析功能强大：ES是一个全文搜索引擎，具有强大的搜索和分析功能。它支持复杂的搜索查询、聚合、过滤和排序等操作，可以快速地处理大量的数据。

3. 水平扩展能力：ES支持水平扩展，可以将数据分布到多个节点上，实现高可用和高性能。通过添加更多的节点，可以增加集群的处理能力和存储容量。

然而，ES并不是适合所有场景的数据库解决方案，以下是一些需要考虑的限制和注意事项：

1. ACID事务支持：ES不支持传统数据库的ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）事务，因此在需要强一致性和事务支持的场景下，ES可能不是最佳选择。

2. 数据复杂性：ES适合存储和处理半结构化和非结构化的数据，例如日志、文档和JSON数据。但是对于复杂的关系型数据，ES的性能可能不如传统数据库。

3. 存储容量和性能：ES的存储容量和性能取决于硬件资源和集群配置。在处理大规模数据时，需要考虑硬件资源和网络带宽的限制，以及合适的数据分片策略。

4. 数据一致性：ES是一个分布式系统，对于写入操作存在一定的延迟，可能导致数据的不一致。在需要强一致性的场景下，需要额外的措施来确保数据的一致性。

总结来说，ES作为一款全文搜索引擎，适合用于存储和查询大量的半结构化和非结构化数据。但是在需要强一致性、事务支持和复杂关系型数据处理的场景下，传统的关系型数据库可能更为合适。