大数据迁移：从10亿ES到MongoDB的成本与性能优化实践

本文主要探讨了一家智能产品业务将10亿级规模的Elasticsearch (Es) 数据库迁移到MongoDB的过程和经验。起初，业务面临Es数据量庞大（25亿条数据）、磁盘占用高达30T（单副本）的问题，以及性能瓶颈和高昂的成本。Es在模糊匹配、全文搜索等复杂检索方面表现出色，但在业务场景中，由于查询条件固定且不涉及复杂检索，MongoDB凭借其简单查询、高性能和wiredtiger存储引擎的优势显得更为合适。 迁移后，业务成本显著降低，性能提升，业务稳定性得到改善，表明Es可能并不适合所有类型的查询场景。文章对比了MongoDB和Es在实际应用中的优劣，指出没有一种数据库是万能的，需要根据具体业务需求来选择。作者以一个实际迁移项目为例，记录了源Es集群和目标MongoDB集群的详细资源使用情况，以便于进行客观的性能评估。 Es集群的不稳定导致了秒级响应延迟，这对业务产生了负面影响，而业务的实际需求主要是精确查询用户信息，对全文搜索和模糊查询的需求不大。鉴于这些因素，Es在该场景中的价值并未充分发挥，而MongoDB凭借其更稳定的性能和更低的成本成为更好的选择。 文章最后强调，对于不同的业务场景，如涉及到复杂检索和模糊搜索，Es仍然是理想的选择，而对于大部分精确查询和低复杂度操作，MongoDB则是更为经济高效的解决方案。作者倡导在分析数据库选择时，应避免过于主观的“捧一个，踩一个”态度，而是以业务需求为导向，实事求是地评估数据库的适用性。