elasticsearch是如何同步數(shù)據(jù)的？elasticsearch離線數(shù)據(jù)，不需要先先打開數(shù)據(jù)文件，姜文字列表裝在另一個數(shù)據(jù)庫中，用加成口令累加后，板載顯卡批處理口令再試一下Elasticsear

elasticsearch是如何同步數(shù)據(jù)的？

elasticsearch離線數(shù)據(jù)，不需要先先打開數(shù)據(jù)文件，姜文字列表裝在另一個數(shù)據(jù)庫中，用加成口令累加后，板載顯卡批處理口令再試一下

Elasticsearch怎么這么慢？

優(yōu)點：

1.高并發(fā)。實測es單機分配10g內存單實例，寫入文件能力1200qps，60g內存、12核CPU起3個實例預計可達到6000qps。

2.同機房單條數(shù)據(jù)寫入到來算3ms（比mysql慢，mg不知道）3.冗余策略能力比mg強。諸如1主多從，主片掛了從片會手動頂上4.滿足的條件大數(shù)據(jù)下實時自動讀寫需求，無須分庫（不必然庫的概念）。5.易擴展。實例間做下配置再試一下儲存并發(fā)性和容積，自動出現(xiàn)分配的寫入機制，不需太操心現(xiàn)代db中多主歌詞同步的詬病6.允許較古怪的條件查詢，group by、排序都不是問題7.具高肯定會的關系性，但不用擔心大字段的問題缺點：1.不支持什么事務2.讀寫有是有延時（到底其他大牛有無遇見這個問題），我是中寫入五分鐘后再做讀操作3.無權限管理確實是最近正在用，說下我的應用場景，用處存儲線上日志做實時分析（的的淘寶鷹眼，但徹底實時動態(tài)），存儲結構化的日志及原文，也專題調研過很多db，mg也有判斷過，相比之下利用和部署成本mg都要高不少我的場景:：1.高并發(fā)，設計日志并發(fā)80wqps（實際中讀取會用一些策略突然縮小規(guī)模，約萬級別）2.單條數(shù)據(jù)體積大，不能的最20k3.要求接受條件查詢4.實時性高，目前從日志存儲文件結束到出總結結果3分鐘，真包含前面提起的讀寫連接時間（求解決方案）目前就他知道這么說多，希望能講解

如何把mysql中的數(shù)據(jù)同步到elasticsearch中？

近幾十年來相互了也很多的有網(wǎng)絡同步需求的項目，文件不同步的包括各種主流和非主流數(shù)據(jù)庫之間的同步。要把數(shù)據(jù)從MySQL網(wǎng)絡同步到Elasticsearch，是可以以上辦法實現(xiàn)。

自實現(xiàn)程序

快速同步的關鍵的那是提純變化數(shù)據(jù)，MySQL中去捕獲數(shù)據(jù)變化的有：

觸發(fā)器：簡單點然后，建議使用觸發(fā)器把變化記錄的主鍵插入到到一個中間表中，程序每隔幾小時掃描后分離提取數(shù)據(jù)

Binlog：設計和實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫二進制日志，日志中記錄信息了數(shù)據(jù)的增刪改你操作，就像大都使用程序演示Slave可以接收并解三角形日志，使查看數(shù)據(jù)

冗余字段：這個可以在離線表中添加一個更新時間字段，定時掃描系統(tǒng)并其他提取小于某個時間點的數(shù)據(jù)

自實現(xiàn)是要成本的，當然了，也有很多閉源工具可以不在用。

在用其他工具

logstash-input-jdbc：這是logstash官方提供的一個插件，意見全量歌詞同步和增量離線，原理也比較簡單啊，應該是按時執(zhí)行SQL，可可以使用上述可以使用**冗余設計字段**的方法。地址：you-mysql-elasticsearch：實現(xiàn)go旗下的，可以使用Binlog參與同步的第三方閉源工具。地址：elasticsearch-jdbc：第三方工具，基于條件SQL并且全量和增量的同步。地址：

我推薦可以使用logstash-input-jdbc，也很易用性強且穩(wěn)定。