1、通常来说MySQL自带的全文搜索使用起来局限性比较大，性能和功能都不太成熟，主要适用于小项目，大项目还是建议使用elasticsearch来做全文搜索。
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2、这两个所适用的领域不同，不具有可比性。ElasticSearch本质是搜索引擎，它通过建立反向索引的方式处理文档型数据，不具备通常数据库的事务、关联查询等等特性，你可以把它当作nosql来用。MySQL是典型的关系型数据库。
3、ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。
4、ElasticSearch不仅是一个全文本搜索引擎，还是一个分布式实时文档存储，其中每个field均是被索引的数据且可被搜索；也是一个带实时分析功能的分布式搜索引擎，并且能够扩展至数以百计的服务器存储及处理PB级的数据。
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。
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。
想问下原来数据库中的数据会不会有更新和删除，如果有的话，想实时同步到hive中很难。另外即使能实时同步到hive中，hive中分析查询也速度也比较慢的。
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。
默认已经熟悉 canal 和 canal-adapter 的使用。
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。
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。
如何实现mysql与elasticsearch的数据同步？逐条转换为json显然不合适，需要借助第三方工具或者自己实现。核心功能点：同步增、删、改、查同步。
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。
elasticsearch-dump是一款开源的ES数据迁移工具，github地址： https：//github点抗 /taskrabbit/elasticsearch-dump 以下操作通过elasticdump命令将集群x.x.x.1中的companydatabase索引迁移至集群x.x.x.2。
场景：需要将40G数据从Mysql迁移到es，数据内容按照产品、语言进行分类，项目和语言都会不断的新增。使用方式：同一产品多语言查询、跨产品查询关键信息、同一语言查询关键字等。
1、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。
2、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。
3、缺点：仅仅针对insert数据比较有效，update数据就不适合。缺乏对增量更新的内置支持，因为DataX的灵活架构，可以通过shell脚本等方式方便实现增量同步。
4、如何实现mysql与elasticsearch的数据同步？逐条转换为json显然不合适，需要借助第三方工具或者自己实现。核心功能点：同步增、删、改、查同步。
其实es中是没有单独的数组这一类型，因为他所有的字段都支持数组，比如你是text，你可以放多个值进去，以name为例，你可以放 name：[张三， 李四] 这样的数据进去。
Python DB-API使用流程：引入API 模块。获取与数据库的连接。执行SQL语句和存储过程。关闭数据库连接。什么是MySQLdb？MySQLdb 是用于Python链接Mysql数据库的接口，它实现了 Python 数据库 API 规范 V0，基于 MySQL C API 上建立的。
记录一个读取my点吸烟 f配置的脚本，可以基于该函数做一些mysql 后端运维工作。各位可以基于自己的需求进行修改。
可以使用Python的MySQL Connector来连接MySQL数据库，然后执行SQL查询语句。查询结果是一个结果集，每一行代表一个记录，可以使用for循环或者fetchone()函数来逐行遍历结果集，并对每一行进行处理。
1、这一步最主要的细节是将mysql库的所有binlog数据全部打入一个kafka topic，格式使用json。格式如下：这一步的主要的细节在于写入到hdfs的结构，以及为什么不直接写入hive。
2、想问下原来数据库中的数据会不会有更新和删除，如果有的话，想实时同步到hive中很难。另外即使能实时同步到hive中，hive中分析查询也速度也比较慢的。
3、讲MR输出数据到hive表的location分区目录，然后通过Sql添加分区即可。ALTERTABLEtable_nameADDPARTITION(partCol=value1)locationlocation_path换成自己的表，分区字段和path。
4、如果hdfs中是格式化数据的话，可以使用sqoop命令工具来将数据导入到mysql 具体使用方式，你可以网上查找一下，资料蛮丰富的。
