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使用canal将mysql同步到es中

1、比如公司目前有个视图服务提供宽表搜索查询功能就是通过 同步Mysql数据到Es采用Canal+Kafka的方式来实现的。

2、使用 缓存表方式 ，以MySQL为例，MySQL 有提供缓存表的实现，将目标数据先缓存到缓存表中，再查缓存表中数据。

3、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。

4、默认已经熟悉 canal 和 canal-adapter 的使用。

5、基于 StreamLoad 的写入方式，实际写入对端的操作均为 INSERT。CloudCanal 同步时会自动将 UPDATE/DELETE 转成INSERT语句，并修改 __ops 值，StarRocks 会自动进行compaction。

相关问答

Q1: 使用hadoop分布式特性能提升mysql插入数据到es的速度吗?

1、最后将含金量最大的数据放入到mysql中，然后将mysql中的数据变为可视图化的工具。

2、hadoop和mysql严格的来说没有任何关系，区别为hadoop是一种分布式计算框架，用于处理大量的数据，而mysql是数据库用来存放数据的。

3、PgSQL对于 numa 架构的支持比 MySQL强一些，比 MySQL对于读的性能更好一些， PgSQL提交可以完全异步提交，而 MySQL的内存表不够实用(因为表锁的原因)。pgsql除了存储正常的数据类型外，还支持存储 array，不管是一维数组还是多维数组均支持。

4、Apache Hadoop 该技术迅速成为了大数据管理标准之一。

Q2: 先存mysql然后存es用本地事务有没有可能造成事务失效

数据库引擎不支持事务 Spring 事务生效的前提是所连接的数据库要支持事务，如果底层的数据库引擎都不支持事务，则Spring的事务肯定会失效。例如： MySQL 用的不是 InnoDB 引擎，而是用的 MyISAM 存储引擎。

使用MySQL时，如果发现事务无法回滚，但Hibernate、Spring、JDBC等配置又没有明显问题时，不要苦恼，先看看MySQL创建的表有没有问题，即表的类型。

内部事务的提交不随外部事务的影响，一般用作记录内部事务的异常情况。MySQL 不支持自治事务，但是某些场景可以用 MySQL 的插件式引擎来变相实现。

缺省的，MySQL 运行在 autocommit 模式。这就意味着，当你执行完一个更新时，MySQL 将立刻将更新存储到磁盘上。

总的来说首先要注意属性，然后是索引。互联网时代各种存储框架层出不穷，眼花缭乱，比如传统的关系型数据库：Oracle、MySQL，新兴的NoSQL：HBase、Cassandra、Redis，全文检索框架：ES、Solr等。

Q3: 【elasticsearch实战】mysql的数据如何迁移到es中

）、elasticsearch-jdbc，严格意义上它已经不是第三方插件。已经成为独立的第三方工具。

对于数据同步，我们目前的解决方案是建立数据中间表。把需要检索的业务数据，统一放到一张MySQL 表中，这张中间表对应了业务需要的 Elasticsearch 索引，每一列对应索引中的一个Mapping 字段。

很多使用Elasticsearch的同学会关心数据存储在ES中的存储容量，会有这样的疑问：xxTB的数据入到ES会使用多少存储空间。这个问题其实很难直接回答的，只有数据写入ES后，才能观察到实际的存储空间。

同步数据到ElasticSearch，查询 ElasticSearch 中的冗余数据 ，阿里 Canal 产品提供 MySQL 同步到 ElasticSearch 的实现，可以参考 Sync ES · alibaba/canal Wiki · GitHub。

Elasticsearch使用可以简单分为两个阶段。数据初始化阶段、数据更新阶段。数据初始化阶段。数据初始化常见的方式如下：通过应用程序手动将数据库中的数据，调用ES接口API插入ES索引库中。

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