在现代的软件开发和数据管理中，数据库的重要性越来越受到人们的关注。其中，es数据库和mysql数据库就是两种常见的数据库类型。在一些特定的场景中，这两种数据库还会同时使用。下面，我们介绍一下这两种数据库的根本区别，并探讨一下如何将es数据库和mysql数据库共用。
es数据库（Elasticsearch）是一种分布式、可扩展、实时搜索和分析引擎。它是一个开源的、基于Lucene搜索库构建的数据存储和检索系统。相比于传统数据库而言，es数据库的优点是其能够高效地进行文本搜索和数据分析。此外，es数据库还可以处理海量数据，支持实时搜索和聚合分析。
而mysql数据库则是一种广泛使用的关系型数据库管理系统。它支持多种数据类型和SQL语言，并且具有很好的可扩展性和安全性。相比于es数据库而言，mysql数据库的优点是它可以处理复杂的事务处理，以及在处理大数据时具有更好的性能表现。
基于不同的应用情景和数据需求，这两种数据库类型可以有选择地结合使用。具体来说，可以通过使用logstash等工具将es数据库和mysql数据库进行数据同步。在这个过程中，logstash会将数据从es数据库中读取出来，然后通过jdbc插件将数据发送到mysql数据库中。
input {# 从es数据库中读取数据elasticsearch {hosts =>["localhost:9200"]index =>"test_index"query =>'{ "query": { "match_all": {} } }' # 查询条件size =>1000 # 每次读取的数据量docinfo =>true # 获取文档信息scroll =>"5m" # scroll时间}}filter {# 最基本的转换和处理配置}output {# 发送数据到mysql数据库jdbc {connection_string =>"jdbc:mysql://localhost:3306/test_db"connection_user =>"root"connection_password =>"password"jdbc_driver_library =>"mysql-connector-java-5.1.45-bin.jar"jdbc_driver_class =>"com.mysql.jdbc.Driver"statement =>"INSERT INTO test_table VALUES (?, ?, ?)"# 将es中的数据映射到mysql表的列中parameters =>["%{[field1]}", "%{[field2]}", "%{[field3]}"]}}
在上述示例代码中，我们定义了一个logstash的配置文件，用于将es数据库中的数据同步到mysql数据库中。首先，我们通过elasticsearch插件从es数据库中读取1000条数据，然后将其发送到filter插件中进一步处理。最后，我们通过jdbc插件将数据发送到mysql数据库中，并通过statement参数将数据写入到test_table表中的指定列。
通过上述示例代码可以看出，将es数据库和mysql数据库共用是非常简单且高效的。数据同步的过程可以通过logstash的配置文件来实现，同时可以对logstash进行更多的配置和定制。这种共用方式不仅可以充分发挥es数据库和mysql数据库各自的优点，还能为我们的应用带来更加全面和灵活的数据库支持。
