背景

在内容平台中，如何让用户快速找到感兴趣的知识是一个核心问题。基于标签的推荐是一种简单而有效的方案——通过分析用户的兴趣标签，与知识内容的标签进行匹配，实现个性化的内容推荐。Elasticsearch 凭借强大的倒排索引和灵活的查询能力，成为构建标签推荐系统的理想选择。本文将介绍一种基于 Elasticsearch 标签的推荐系统设计方案，涵盖标签匹配、用户画像构建、以及推荐算法的实现。

在做系统设计时，数据库选型是一个关键决策。MySQL 和 Elasticsearch 是两种不同定位的存储方案，今天结合实际项目经验，系统性地对比一下它们的适用场景。

MySQL 和 Elasticsearch 的定位差异