ES（ElasticSearch）是一款基于Lucene的分布式搜索引擎，能够提供高质量的全文搜索、复杂的查询以及海量数据的分析。而MySQL则是一款常用的关系型数据库，通常用于存储结构化数据。将ES和MySQL结合使用，可以让我们得到更加高效和全面的数据查询和分析。
ES和MySQL的结合使用，需要使用以下步骤：
1. 首先需要使用Logstash来将MySQL的数据导入到ES中。Logstash是一个数据处理工具，具有丰富的插件和配置选项。通过Logstash，我们可以将MySQL中的数据从表格格式转换为ES需要的JSON格式，并将其导入到ES中。
input {jdbc {jdbc_driver_library =>"mysql-connector-java-5.1.42-bin.jar"jdbc_driver_class =>"com.mysql.jdbc.Driver"jdbc_connection_string =>"jdbc:mysql://localhost:3306/test"jdbc_user =>"root"jdbc_password =>"root"statement =>"SELECT * FROM mytable"}}output {elasticsearch {hosts =>["localhost:9200"]index =>"myindex"}}
2. 在导入到ES中的数据中，需要定义一个id字段，以便于后续的更新和删除操作。可以通过Logstash的mutate filter插件来实现。
filter {mutate {add_field =>{ "id" =>"%{table}_id_%{id}" }}}
3. 确保MySQL和ES的数据同步，可以使用binlog和ES的follower index来实现。具体来说，当MySQL中的数据发生更新时，binlog会记录下相应的更新事件，并将这些事件通过Logstash发送到ES的follower index中，从而保持MySQL和ES的数据同步。
input {jdbc {jdbc_driver_library =>"mysql-connector-java-5.1.42-bin.jar"jdbc_driver_class =>"com.mysql.jdbc.Driver"jdbc_connection_string =>"jdbc:mysql://localhost:3306/test"jdbc_user =>"root"jdbc_password =>"root"statement =>"SELECT * FROM mytable WHERE updated_at >:sql_last_value"use_column_value =>truetracking_column =>"updated_at"tracking_column_type =>"timestamp"}}output {elasticsearch {hosts =>["localhost:9200"]index =>"myindex"document_id =>"%{id}"action =>"update"}}
通过Logstash的配置，我们可以将MySQL的数据导入到ES中，并保持两者的数据同步。由此，我们可以使用ES丰富的搜索和分析功能来查询和分析MySQL中的数据，实现更加高效、全面和灵活的数据处理。
