针对亿级数据的存储，选择 MySQL 还是 Elasticsearch（ES）取决于您的具体需求和应用场景。以下是对两者进行的简要比较，以帮助您做出决策：
MySQL 存储：
- 数据一致性： MySQL 是一个关系型数据库，强调数据的一致性和事务支持。适用于需要严格数据一致性的应用，如金融和电子商务。
- 事务支持： MySQL 提供 ACID 事务支持，可以确保数据的完整性和一致性，适合需要严格事务控制的应用。
- 复杂查询： 如果您需要进行复杂的关联查询和聚合操作，MySQL 的 SQL 查询功能非常强大，可以满足这些需求。
- 结构化数据： MySQL 适用于存储结构化数据，如表格形式的数据。
- 数据量增长： 虽然 MySQL 可以处理大量的数据，但在处理亿级数据时，可能需要更多的硬件资源和优化措施来保持性能。
Elasticsearch 存储：
- 全文搜索和分析： Elasticsearch 是一个开源的分布式搜索和分析引擎，特别适用于全文搜索、日志分析、实时数据分析等场景。
- 快速查询： Elasticsearch 针对文本搜索和分析进行了优化，可以在大量文本数据中快速执行搜索和聚合操作。
- 实时性： Elasticsearch 支持实时索引更新，适合需要实时数据反馈的应用，如监控和实时分析。
- 非结构化/半结构化数据： Elasticsearch 更适合存储非结构化或半结构化数据，如日志、文本、JSON 等。
- 横向扩展： Elasticsearch 具有良好的横向扩展能力，可以轻松地添加更多的节点来处理大规模数据。
- 聚合和分析： Elasticsearch 内置了强大的聚合和分析功能，可以方便地对数据进行统计和汇总。
综合考虑：
- 如果您的应用主要需要支持复杂的关联查询、事务控制和结构化数据，那么 MySQL 可能更适合。
- 如果您的应用需要快速的全文搜索、实时数据分析以及处理非结构化数据，那么 Elasticsearch 可能更适合。
需要注意的是，有时候在一个系统中也可以同时使用 MySQL 和 Elasticsearch，根据不同的需求将数据存储在不同的引擎中，从而发挥各自的优势。最终的决策应该基于您的具体业务需求、预算、性能要求和技术团队的熟练程度。
