RDBMS（关系型数据库管理系统）和Elasticsearch之间的主要区别在于数据存储、查询能力、扩展性和用例等多个方面。
1. 数据模型
RDBMS: 关系型数据库如MySQL、PostgreSQL等，使用表格的形式存储数据。这些表格通过行和列组成，通常需要预定义的数据模式和复杂的关系（如外键、联合查询等）。
Elasticsearch: 是一个基于Lucene构建的开源分布式搜索和分析引擎，用于处理非结构化数据，如文本、图片等。它使用倒排索引来存储数据，这使得它在全文搜索等方面表现突出。
2. 查询能力
RDBMS: 提供SQL（Structured Query Language）进行数据查询，这是一种非常强大且功能丰富的语言，支持复杂的查询，如联合、子查询、聚合、事务等。
Elasticsearch: 使用自己的查询DSL（Domain Specific Language），这是一种基于JSON的语言，非常适合文本查询和复杂的搜索需求，如模糊搜索、近义词搜索等，但不支持像SQL那样的事务特性。
3. 扩展性
RDBMS: 垂直扩展（增加单个服务器的资源），在处理大规模数据时可能会遇到瓶颈。
Elasticsearch: 横向扩展，设计之初就是为了在多个服务器（即集群）上运行，可以很好地处理大规模数据集。
4. 性能
RDBMS: 对于复杂的事务性查询表现优异，但在处理大量复杂查询或大数据量时性能可能下降。
Elasticsearch: 对于全文搜索和实时分析的查询非常高效，但不适合高事务性的应用（如金融服务中的交易系统）。
5. 用例
RDBMS: 通常用于需要强一致性和事务支持的应用，如银行系统、ERP系统、CRM系统等。
Elasticsearch: 更适用于需要进行快速全文搜索和数据分析的场景，如日志分析平台、电商网站的商品搜索等。
示例
假如有一个电子商务平台，我们需要存储订单信息和快速检索产品信息。在这种情况下，订单信息（如用户信息、购买历史等）适合存储在RDBMS中，因为需要处理事务。而对于产品搜索功能，由于用户可能会根据名称、描述或分类进行搜索，使用Elasticsearch会更合适，因为它能够提供快速且灵活的搜索能力。
综上所述，RDBMS和Elasticsearch虽各有特点，但它们在不同的场景下可以非常有效地互补使用。