Elasticsearch与传统数据库相比有以下几个不同点：
数据存储方式不同：传统数据库一般采用关系型结构存储数据，而Elasticsearch采用面向文档的非关系型结构存储数据。这意味着在Elasticsearch中，每个文档都是一个独立的实体，其属性和值以键值对的形式存储，而不需要按照表格和列的方式组织数据。
搜索性能方面的差异：Elasticsearch在搜索方面具有非常高的性能，其采用倒序索引和分片的方式使得搜索数据时速度非常快。传统数据库虽然也能够利用索引来加快搜索速度，但它们不如Elasticsearch那样优秀。此外，Elasticsearch还支持全文搜索和模糊搜索等高级搜索功能。
可扩展性差异：Elasticsearch拥有出色的水平可扩展性，可以在集群中添加新节点来处理更多的数据和请求。传统数据库要么无法进行水平扩展，要么需要进行复杂的配置和操作才能实现扩展。Elasticsearch则可以通过简单地添加，删除或重新启动节点来完成集群扩展和管理。
数据分析和处理方面的差异：Elasticsearch在数据分析和处理方面非常强大，支持实时地聚合、分析和可视化数据。它还集成了Logstash和Kibana等工具，可以通过这些工具来进行数据采集、处理和展示。相比之下，传统数据库的数据分析和处理功能相对较弱。
总之，Elasticsearch和传统数据库在数据存储方式、搜索性能、可扩展性和数据分析等方面都存在明显的不同。在处理大数据量、高并发、复杂查询等场景下，Elasticsearch更具优势，并广泛应用于搜索引擎、日志分析、信息检索等领域。