ES（Elasticsearch）是一种基于Lucene的分布式搜索引擎，可以快速地存储、搜索和分析海量的数据。而MySQL则是一种关系型数据库，具有卓越的数据存储和管理能力。在某些业务场景下，需要将ES和MySQL进行结合，以实现更高效的数据查询。
具体地说，ES可以使用JDBC连接MySQL，通过数据集成的方式，将MySQL中的数据引入到ES中。这样，就可以在ES中使用类SQL的语句，对MySQL中的数据进行查询。下面，我们来看一段示例代码：
# 创建MySQL的数据源POST /_data_source/my_mysql{"type": "jdbc","jdbc": {"driver": "com.mysql.jdbc.Driver","url": "jdbc:mysql://localhost:3306/my_blog","user": "root","password": "123456","sql": "SELECT id, title, content FROM article WHERE status = 'published'","treat_binary_as_string": true,"elasticsearch": {"index": "my_blog","type": "article"}}}# 查询MySQL中的数据POST /_sql?format=txt{"query": "SELECT * FROM my_mysql.article WHERE title LIKE '%elasticsearch%'"}
在上面的示例代码中，我们首先使用JDBC创建了一个MySQL的数据源，并将文章的ID、标题和内容导入ES的my_blog索引中。然后，我们使用类SQL的语句，从my_mysql数据源中查询标题中包含“elasticsearch”的文章。这个查询语句将在ES中执行，但实际上是在查询MySQL中的数据。
结合ES和MySQL的查询，在某些业务场景下可以带来显著的性能提升。当然，使用时需要注意数据同步的频率和准确性，以保证查询结果的正确性。
