mysql 数据同步到elastic中
本文中不提及实现，仅提供方案；
增量数据同步
方案一：
通过logstash，官方提供的工具，快速实现数据同步；值得注意的是选择logstash时需要和elastic的版本做对应，由于elastic 版本不兼容，选择logstash的也需要对应版本；
logstash集群部署有一些麻烦，当然也可以直接购买云产品；
方案二
通过binlog的方式进行同步；同样的时有云产品，也可以通过cannal实现对mysql的binlog的订阅；订阅到binlog 以后对数据进行解析，通过java代码的方式进行同步；为了提高并发和容灾，集群下可以使用mq削峰；将订阅到binlog 通过mq发送，由订阅的客户端进行消费，极大的提高数据的处理速度；
集群下有可能出现乱序的问题，这部分需要在代码中对消息的创建时间进行记录，如果是同一条数据，需要根据创建时间对数据进行最终的修改，比如先修改后删除了某条数据，由于投递和消费的速度不一致，导致数据先被删除了，然后又被修改了，导致这条数据最后在es中是出于修改的状态而不是删除；
优缺点对比
logstash的缺点
- logstash 日志监控不是很方便，出现异常不容易即时排查
- 他的实现方式需要依赖自增ID或者可以标识当前数据为最新数据的时间戳字段，如果以上两个条件不满足则无法使用；
- sql编写的能力要求较高；通常情况下需要同步到es一般会融合几个表的数据，这边建议可以创建视图；
- 由于上述特性，如果使用的是时间戳，那么有可能出现数据丢失的情况；
- 集群可用方案较少
logstash的优点
- 上手快，毕竟是一个工具，又输入，处理，输出三部分组成，并且又大量案例，很快就能实现数据同步，增量全量均可；
- 0 代码，通过配置即可操作；
- 插件众多，并且可以自定义三个部分的插件，比较友好；
全量数据同步
- logstash 通过配置起始时间即可
- 通过调度任务；
核心思想
- 如何捞取有效数据
- 如何批量处理数据
