前言
应用系统通常需要借助数据预处理（如物化视图等）来实现数据查询加速的需求。目前业界主流数据库主要有以下两大类，一种是基于传统RDBMS关系型数据库来实现；另一种是基于NoSQL非关系型数据库来实现。那么问题来了，哪一种类型的数据库更符合产品的需要呢？
开源技术栈中，以应用最为广泛的RDBMS关系型数据库MySQL和NoSQL非关系型数据库ElasticSearch(简称ES)为例，介绍下这两类数据库之间的区别和各自的优势，然后再根据产品需求特性，很容易判断哪类数据库更适合产品的需要了。
MySQL vs ES
MySQL作为开源关系型数据库，应用范围非常广泛，非常适合于结构化数据存储和查询。在数据查询场景下，默认返回所有满足匹配条件的记录；而ES作为新生代NoSQL数据库代表之一，非常适合于非结构化文档类数据存储、更创新支持智能分词匹配模糊查询。比如在电商网站商品搜索栏中，用户输入以空格为分隔符的字符串（如：家电电视等），后台ES数据库搜索引擎会根据用户输入的信息，对数据库中保存的非结构化数据进行分词模糊匹配查询，返回满足匹配条件的前N条记录给用户；另外ES更典型应用在于根据用户浏览记录日志来追踪用户行为，智能推送用户期望浏览的数据信息，此时通常借助ELK三大组件互相配合完成。
关于如何在MySQL和ES之间做到合理技术选型，ES官方网站也给出了指导性建议如下图所示。从英文描述看，基本上和之前的介绍相符合。因此，如果业务数据为结构化数据，同时不需要特别关注排名和智能分词模糊匹配查询等特性，则建议采用关系型数据库如MySQL来作为数据存储介质并使用配套搜索引擎；反之，如果业务数据为非结构化数据，同时更关注排名和需要智能分词模糊匹配的特性，则建议采用非关系型数据库如ES作为数据存储介质并使用配套搜索引擎。
怎么样？还在犹豫到底使用哪种类型的数据库吗？看了这篇文章就自然就知道答案了，剩下就是大刀阔斧的开干吧~