在简短的总结中，提到了Elasticsearch和MongoDB的功能和用途，以及将两者结合使用的好处。下面将介绍为什么需要将Elasticsearch放在MongoDB之上，并给出了解决方法。

问题的出现原因：

在大数据时代，数据量不断增长，传统的数据库已经无法满足对数据的快速查询和分析的需求。传统的关系型数据库在进行全文搜索时效率较低，而且无法很好地处理分布式存储的需求。因此，人们开始寻找更高效和灵活的数据库解决方案。

解决方法：

Elasticsearch是一个分布式的搜索引擎，专门用于全文搜索。它具有快速、可伸缩和强大的分布式搜索能力，可以让用户更快地进行全文搜索和分析。而MongoDB是一个可靠的分布式存储系统，用于存储大量的非结构化数据。将Elasticsearch置于MongoDB之上，可以将两者的优势结合起来，实现全文搜索和可靠的分布式存储。

要实现Elasticsearch在MongoDB之上的使用，可以按照以下步骤进行：

1. 安装和配置Elasticsearch和MongoDB。确保两者都在同一个集群中，并且具有正确的配置。

# 安装Elasticsearch
wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.15.1-linux-x86_64.tar.gz
tar -xzf elasticsearch-7.15.1-linux-x86_64.tar.gz
cd elasticsearch-7.15.1/bin
./elasticsearch
# 安装MongoDB
wget https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-ubuntu2004-5.0.1.tgz
tar -xzf mongodb-linux-x86_64-ubuntu2004-5.0.1.tgz
cd mongodb-linux-x86_64-ubuntu2004-5.0.1/bin
./mongod

2. 在应用程序中使用MongoDB的驱动程序连接到MongoDB数据库。

from pymongo import MongoClient
# 连接MongoDB
client = MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
db = client["mydatabase"]

3. 使用Elasticsearch的API进行全文搜索。

from elasticsearch import Elasticsearch
# 连接Elasticsearch
es = Elasticsearch()
# 创建索引
es.indices.create(index='myindex', ignore=400)
# 插入数据
es.index(index="myindex", id=1, body={"text": "example document"})
# 搜索数据
res = es.search(index="myindex", body={"query": {"match": {"text": "example"}}})
print(res['hits']['hits'])

通过以上步骤，就可以在应用程序中使用Elasticsearch进行全文搜索，并将数据存储在MongoDB中。这样，就可以享受Elasticsearch和MongoDB的优势，实现高效的全文搜索和可靠的分布式存储。

将Elasticsearch置于MongoDB之上可以使文档数据库的搜索解决方案更加完善。通过安装和配置Elasticsearch和MongoDB，并在应用程序中使用它们的API，可以实现全文搜索和可靠的分布式存储。这样，就能够更快地进行全文搜索和分析，并处理大量的非结构化数据。