同样的数据结构和内容 在mongodb 和elasticsearch占用的存储大小有多少区别

在 MongoDB 和 Elasticsearch 中，相同的数据结构和内容可能会占用不同的存储大小。这是因为它们采用了不同的数据存储方式和索引机制。

MongoDB通常采用B树索引来存储数据，这种索引可以快速地查找数据，但是需要占用额外的存储空间来存储索引。同时，MongoDB还会为每个文档分配一个默认的ObjectId，这也会占用一定的存储空间。因此，在MongoDB中相同的数据结构和内容可能会占用比较大的存储空间。

Elasticsearch采用倒排索引来存储数据，这种索引可以快速地搜索文档，但是需要占用额外的存储空间来存储倒排索引。同时，Elasticsearch还会为每个文档分配一个唯一的_id，这也会占用一定的存储空间。因此，在Elasticsearch中相同的数据结构和内容可能会占用比较小的存储空间。

总体来说，由于MongoDB采用了B树索引，相同的数据结构和内容可能会占用比较大的存储空间；而Elasticsearch采用了倒排索引，相同的数据结构和内容可能会占用比较小的存储空间。不过具体的存储大小还需要根据数据的具体情况来确定。

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对于实时宽表的需求，Elasticsearch 是一个很好的选择。Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的搜索引擎，适用于文本搜索、分析和数据可视化。它具有高扩展性、高可靠性和高性能等特点，支持实时更新，可以满足您的实时读写需求。

在 Elasticsearch 中，可以使用索引来存储宽表数据。索引是一种类似于关系型数据库中表的结构，它可以存储多个字段，并且支持实时更新。您可以使用 Elasticsearch 提供的 API 和查询语言来进行数据的增删改查、聚合分析和搜索等操作。同时，Elasticsearch 还支持数据备份和恢复等功能，可以保证数据的安全性和可靠性。

需要注意的是，Elasticsearch 适合存储半结构化和结构化数据，但不适合存储非结构化数据。如果您的数据较为复杂，可以考虑使用 MongoDB 等文档型数据库。此外，Elasticsearch 相对于其他数据库来说会占用更多的磁盘空间，因为它会为每个字段建立索引，所以需要预估好存储空间。