es与mysql融合最佳实践

大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下es与mysql融合最佳实践的问题，以及和es比mysql好在哪儿的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！

文章目录：

• 1、先存mysql然后存es用本地事务有没有可能造成事务失效
• 2、Elasticarch7.8.0集成IK分词器改源码实现MySql5.7.2实现动态词库实时...
• 3、Elasticarch实现Mysql的Like效果
• 4、得物技术分享MySQL多表关联同步到ES的实践
• 5、mysql+canal+adapter+es实现数据同步

先存mysql然后存es用本地事务有没有可能造成事务失效

该操作有造成事务失效。先存mysql然后存ES，使用本地事务有造成事务失效。mysql中默认的存储引擎是innodb，支持事务处理，但是一些老版本的MySQL（如mysql5以前）默认的存储引擎是myimam，不支持事务处理，因此，才会导致事务失效。

es替换mysql，MySQL属于关系数据库，有些逻辑在es上不方便。MySQL是一个关系型数据库管理，由瑞典MySQLAB开发，属于Oracle旗下产品。MySQL是最流行的关系型数据库管理之一，在WEB应用方面，MySQL是最好的RDBMS（RelationalDatabaManagementSystem，关系数据库管理）应用之一。

为了提升写的性能，ES 没有每新增一条数据就增加一个段到磁盘上，而是采用 延迟写 的策略。

black：索引处于关闭状态，不对外进行交互，一般磁盘空间不足时ES会自动设置。ES是一款近实时的搜索引擎，而非实时的搜索引擎。ES每秒产生一个新分段，新段先写入文件缓存（对读取可见），稍后再刷盘操作。

因为以本地内存作为缓冲后台时，它存储缓冲数据的时间太短了，这样直接访问文件或数据库的速度，要比通过缓冲区访问文件或数据库的速度更快一些。 在视图中使用Session？ 在开启SessionMiddleware后，每一个HttpRequest对象（Django视图函数的第一个参数）救火有一个ssion属性，它是一个类字典对象。您可以直接对其读写。

数据库索引的使用，聚簇索引和非聚簇索引，没有主键的话，数据如何组织。 B+ 树的原理，InnoDB 引擎和 MyISAM 引擎的区别和使用场景，数据库隔离级别和原理，MySQL 的分库分表，MQ 的可靠性和顺序性，ES 插入数据的原理等。

Elasticarch7.8.0集成IK分词器改源码实现MySql5.7.2实现动态词库实时...

IK 分词器源码通过 URL 请求文件或接口实现热更新，无需重启 ES 实例。然而，这种方式并不稳定，因此，采用更为推荐的方，即修改源码实现轮询查询数据库，以实现实时更新。在进行配置时，需 IK 分词器源码，并确保 maven 依赖与 ES 版本号相匹配。引入 MySQl 驱动后，开始对源码进行修改。

Elasticarch作为一种高效的搜索引擎，可以替代Mysql在模糊搜索方面的性能瓶颈。客户对Mysql中LIKE关键字的使用习惯，使得在引入ES时可能需要模拟这种效果。

每次将文本类型数据插入Elasticarch索引时，都会对其进行分析，然后存储在反向索引中。根据分析器的配置方式，这会影响您的搜索功能，因为分析器也适用于全文搜索。

在Elasticarch中，通过Analyzer组件对文档分词并构建倒排索引存储。每个ON文档的字段都可能有独立的倒排索引，但可以指定字段是否索引以节省空间。分词过程是将文本转换为单词序列，分析与分词器实现这一过程，可以使用内置分词器或自定义分词器。分词器通常包括词库、热更新字典等功能。

Elasticarch之所以能动态resharding，主要在于它最开始就预先分配了多个shards（貌似是1024），然后以shard为进行数据迁移。这个做法其实在分布式领域非常的普遍，codis就是使用了1024个slot来进行数据迁移。

Elasticarch实现Mysql的Like效果

1、Elasticarch作为一种高效的搜索引擎，可以替代Mysql在模糊搜索方面的性能瓶颈。客户对Mysql中LIKE关键字的使用习惯，使得在引入ES时可能需要模拟这种效果。

2、至此，类似 MySQL join 操作在 Elasticarch 中得以实现，数据关联处理效果直观且高效。最后，提供其他命令，包括删除 Pipeline 与 enrich，以灵活管理数据处理流程。

3、最近使用ES时，有一个简单的需求，要求实现按照某个字段实现类似mysql中的like查询。 这里记录下实现方式。

4、原因：MySQL B+树索引结构在模糊查询时会失效，尤其在使用LIKE的通配符%时。时间分析：查询耗时90ms，随着数据量增加，耗时会持续增长。解决方：针对小量数据，采用MySQL全文索引；针对大量数据或者全文索引性能不理想，则考虑使用Elasticarch。

得物技术分享MySQL多表关联同步到ES的实践

1、方落地：多表关联同步核心过程，使用DataX全量同步与Canal增量同步。测试环境：jdkpython ES2。DataX全量同步：配置job文件，将mysql数据同步至es。DataX与Canal同步细节：配置reader与writer属性，注意字段对应与顺序。job，完成全量同步。

2、探索过程：学习ES原理，了解搜索流程。识别问题在于大结果集排序效率低下。学习Lucene结构，包括段、Term字典、倒排表和DocValues。细致打磨：发现慢查询问题在于排序效率。引入IndexSorting技术，优化搜索性能。在写入时按指定字段排序，实现提前中断，显著提升效率。

mysql+canal+adapter+es实现数据同步

1、在MySQL中数据插入操作，验证adapter日志及ES数据同步情况。针对关联表场景，进行新索引构建及数据插入，确保数据完整同步。十结论 通过以上步骤，实现了MySQL数据通过canal和adapter同步至ES的目标，确保了数据的一致性与实时性。针对关联表的同步，需关注ES索引的创建与数据映射关系的正确性。

2、要实现实时同步，首先需要进行以下步骤：最新的canal版本，如5，因为它支持ES7。canal.adapter-5-SNAPSHOT.tar.gz（适配器）和canal.deployer-5-SNAPSHOT.tar.gz（服务端）。在MySQL中创建一个用户并赋予权限，然后在my.cnf配置文件中设置相关连接信息，重启MySQL以应用新配置。

3、实现canal的前提是搭建一个主从环境，其中一主一从。通过配置master_port、master_ur、master_pass、master_log_file、master_log_pos等参数，使从服务器能够从主服务器获取到数据。在从服务器的mysql终端show slave status \G；命令，查看主从同步状态，确认配置成功。

4、在实现MySQL数据同步至Elasticarch（ES）的过程中，确保数据一致性至关重要。关键在于MySQL的binlog配置，选择binlog-format=ROW模式，以存储补全参数后的SQL语句，从而确保数据在同步过程中的一致性。借助阿里巴巴开源项目canal，可以高效实现MySQL增量数据的订阅与消费。

5、首先，理解Canal的作用是基础。它通过模拟MySQL的Binlog协议，实现实时的数据同步，是连接MySQL和ElasticSearch的关键组件。在具体操作中，设计一个同步架构至关重要。该架构通常包含MySQL作为数据源，Canal作为日志解析和传输，而ElasticSearch则负责存储和处理数据。

6、解决无法连接MySQL8与Elasticarch7同步问题，推荐升级至Canal 6版本。解决Canal 5版本中出现的Load canal adapter： es7失败问题，升级至6版本。使用Docker搭建时若未找到Canal-adapter 6镜像，可通过自搭建解决。

好了，关于es与mysql融合最佳实践和es比mysql好在哪儿的问题到这里结束啦，希望可以解决您的问题哈！