现实世界有很多重要的关联关系：博客帖子有一些评论，银行账户有多次交易记录，客户有多个银行账户，订单有多个订单明细，文件目录有多个文件和子目录。

毫无意外的, 关系数据库是专门为管理关系而设计的：

但是关系型数据库有其局限性，包括对全文检索有限的支持能力。 实体关联查询的时间消耗是很昂贵的，关联的越多，消耗就越昂贵。特别是跨服务器进行实体关联时成本极其昂贵，基本不可用。 这就限制了可以存储在单个服务器上的数据量。

Elasticsearch，和大多数 NoSQL 数据库类似，是扁平化的(flat)。索引是独立文档的集合体。 文档是否匹配搜索请求取决于它是否包含所有的所需信息。

Elasticsearch 中单个文档的数据变更是 ACIDic 的， 而涉及多个文档的事务则不是。当一个事务部分失败时，无法回滚索引数据到前一个状态。

扁平化有以下优势：

但关联关系仍然非常重要。某些时候，我们需要缩小扁平化和现实世界关系模型的差异。以下四种常用的方法，用来在 Elasticsearch 中进行关系型数据的管理：

通常都需要结合其中的某几个方法来得到最终的解决方案。