导读：
1. MongoDB是一款非关系型数据库，具有高性能、可扩展性和灵活性等优点；
2. Elasticsearch（ES）是一个分布式、开源的搜索和分析引擎 ， 可以快速地存储、搜索和分析大量数据；
3. 将MongoDB和ES结合使用，可以实现更全面、更高效的数据处理 。
正文：
1. 数据同步
将MongoDB中的数据同步到ES中，可以实现更快速、更精准的搜索 。通过使用Logstash或Elasticsearch River等工具，可以实现实时或定时的数据同步 。
2. 数据聚合
MongoDB和ES都支持聚合操作，但各自的聚合方式略有不同 。将两者结合使用，可以实现更丰富、更复杂的聚合操作 ， 例如在MongoDB中进行分组、排序等操作后，再将结果传递给ES进行进一步的分析和可视化 。
3. 全文检索
ES是一款强大的全文检索引擎 ， 而MongoDB只支持基本的文本搜索 。将MongoDB中的数据同步到ES中，并利用ES的全文检索功能，可以实现更准确、更快速的文本搜索 。
4. 地理位置搜索
MongoDB对地理位置数据有很好的支持，ES也提供了相应的地理位置搜索功能 。将两者结合使用，可以实现更精准、更全面的地理位置搜索 。
5. 数据备份
【es与mongodb性能分析 mongodb和es结合】MongoDB和ES都支持数据备份，但各自的备份方式也不同 。将两者结合使用，可以实现更可靠、更安全的数据备份 。
总结：
MongoDB和ES都是非常优秀的数据处理工具，它们各自的特点和功能互补，结合使用可以实现更全面、更高效的数据处理 。无论是数据同步、聚合、全文检索、地理位置搜索还是数据备份，MongoDB和ES的结合都能够为我们带来更多的便利和效益 。
