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column： [sgiid id，sgiid，ggoodsCode，goodsCode，barNo，salePrice]，指定列，mysql与es需要对应，目前暂时成功单表同步。
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最近公司在使用elasticsearch，使用的是5版本的。其中有一个需求就是需要把数据库已有的数据同步到elasticsearch中来，调研了几种方案。logstash，elasticsearch-jdbc，自己实现。
Binlog 是 MySQL 通过 Replication 协议用来做主从数据同步的数据，所以它有我们需要写入 Elasticsearch 的数据，并符合对数据同步时效性的要求。
目前mysql与elasticsearch常用的同步机制大多是基于插件实现的，常用的插件包括：elasticsearch-jdbc，elasticsearch-river-MySQL，go-mysql-elasticsearch，logstash-input-jdbc。本文对四种插件的优缺点进行了图表对比。
对于实时性要求不高的可以采用定时任务监控数据表变化然后调用ES接口实现数据更新。业务应用中通过发送消息异步更新数据。通过DataX同步工具定时将修改的数据同步到ES库中。上述是ElasticSearch使用的简单描述。
DataX 是阿里巴巴开源的一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。
1、目前mysql与elasticsearch常用的同步机制大多是基于插件实现的，常用的插件包括：elasticsearch-jdbc，elasticsearch-river-MySQL，go-mysql-elasticsearch，logstash-input-jdbc。本文对四种插件的优缺点进行了图表对比。
2、）通用性角度：elasticsearch-jdbc更通用，2）版本更新角度：elasticsearch-jdbc GitHub活跃度很高，最新的版本02016年5月28日兼容Elasticsearch3版本。而elasticsearch-river-mysql 2012年12月13日后便不再更新。
3、使用Binlog 数据同步 Elasticsearch，业务方就可以专注于业务逻辑对 MySQL 的操作，不用再关心数据向 Elasticsearch 同步的问题，减少了不必要的同步代码，避免了扩展中间表列的长耗时问题。
4、ElasticSearch中的写需要一秒鈡进行索引 。也就是说，当你对index进行update的时候，需要0.5秒到一秒钟后才能看到你的修改。
1、答案是肯定的，下面通过canal结合Kafka来实现mysql与redis之间的数据同步。架构设计 通过上述结构设计图可以很清晰的知道用到的组件：MySQL、Canal、Kafka、ZooKeeper、Redis。
2、使用阿里开源的 canal 作为数据同步工具。总的来说有两种方案 本文把两种方式都实现下。如果公司有统一的平台接入binlog的话，canal+mq应该是比较好的解耦的方式。
3、我们大多倾向于使用这种方式，也就是将数据库中的变化同步到Redis，这种更加可靠。Redis在这里只是做缓存。
首先，如果要想两个主机间的资料同步，一种方法就是主机A往主机B送资料，另外一种主法就是主机B到主机A上拿资料，因为A的IP是动态的(假设)，所以我们就得从主机A往主机B送资料。在主机B上创建一个Mysql账户。
目前mysql与elasticsearch常用的同步机制大多是基于插件实现的，常用的插件包括：elasticsearch-jdbc，elasticsearch-river-MySQL，go-mysql-elasticsearch，logstash-input-jdbc。本文对四种插件的优缺点进行了图表对比。
嵌套结构解决了我们查询嵌套文档字段的问题，同样的，也可以解决，在es中实现类似mysql的join查询的问题。
在pgsql的数据库中将要同步的表建立一个一模一样的同步表。然后建触发器，将进入源表中的数据触发到同步表中。然后做一个windows服务扫描这个同步表并且将同步表中的数据同步到mysql 或access中。
