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阿里云文档 2025-06-04

将PolarDB MySQL版的数据迁移至Elasticsearch

通过数据传输服务DTS（Data Transmission Service），您可以将PolarDB MySQL版迁移至Elasticsearch。

问答 2022-12-30 来自：开发者社区

DTS将MySQL同步至Elasticsearch出现DDL操作是否会影响数据

极速构建实时全文检索系统

在信息爆炸的时代，实时全文检索系统已成为企业的关键需求。本方案利用阿里云产品，提供简化的构建方法，快速实现系统部署及数据的实时处理。通过优化架构设计，确保高效的数据索引与查询，帮助用户快速、精准地获取信息，助力企业在竞争中保持优势。

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文章 2022-12-28 来自：开发者社区

MySQL同步数据到Elasticsearch

背景随着平台的业务日益增多，基于数据库的全文搜索查询速度较慢，已经无法满足需求。所以，决定基于Elasticsearch 做一个全文搜索平台，支持业务相关的搜索需求。那么第一个问题就是：如何从MySQL同步数据到Elasticsearch？解决方案一：基于Logstash同步数据该方案上次有详细说明过，这里就简单描述一下。Logstash同步数据流程图：优点：1、组件少，只需要Logstash就....

问答 2022-12-14 来自：开发者社区

通过Logstash将RDS MySQL数据同步至Elasticsearch

问答 2022-12-09 来自：开发者社区

DataWorks的Elasticsearch同步数据，源端是ES，目标端是MySQL，但是ES配置

DataWorks的Elasticsearch同步数据，源端是ES，目标端是MySQL，但是ES配置的索引有26条记录。也配置了分页大小23，为什么手动执行一次后，只同步了10条记录解释说明： ES端根据索引查询语句如下 GET /disngdig-loodnhg-2022/_search { "from":0, "size":30, ...

文章 2022-11-26 来自：开发者社区

【ElasticSearch实战】——ES常用查询条件与mysql对比

类比mysql，我们需要=、>、>=、<、<= 、or、and、in、like、count、sum、group by、order by、limit在高版本的ES里面使用了boolquery替换了filter1、等于号=QueryBuilders.termQuery("isDel",1)); //termQuery相当于=，相当于isDel=12、大于小于号QueryBui....

文章 2022-11-17 来自：开发者社区

Elastic实战：通过spring data elasticsearch实现索引的CRUD；实现mysql全量/增量同步到ES

0. 引言elasticsearch官方的java客户端有tranport client,rest high level client，但进行索引的增删改查的操作不够简便。因此我们引入spring data elasticsearch来实现索引的CRUD1. 版本对应关系在引入spring data之前要先了解版本之间的对应关系，这个我们可以在spring data 官方文档中查询到这里我的es....

文章 2022-11-09 来自：开发者社区

Docker安装Mysql,Redis,ElasticSearch

1、安装Dockeryum update curl -sSl https://get.docker.com/ | sh yum install docker systemctl start docker systemctl enable docker2、加速服务配置cp /lib/systemd/system/docker.service /etc/systemd/system/docker.s....

文章 2022-10-20 来自：开发者社区

Elasticsearch结合MySQL的两种架构模式对比

数据库同步的管道架构MySQL作为数据库的核心能力范围就是在线业务的事务处理和查询访问。因此无论单体应用也好，微服务也好，都会以多连接请求的形式，将业务数据写入MySQL；作为专业的Elasticsearch，往往在整个过程中，扮演着从MySQL复制数据、建立索引、提供搜索的角色。这是最普遍存在的一种应用场景。往往从MySQL同步数据到Elasticsearch的过程，就属于异构系统之间的协作了....

文章 2022-10-20 来自：开发者社区

博客数据库要连接Elasticsearch，使用MySQL还是MongoDB更合理

若进行博客等文本类数据的读写以及专业搜索引擎的连接的解决方案对比，可以肯定的下结论：MongoDB的解决方案中要远远好于MySQL的解决方案。一、从开发工序角度MySQL的文章读写方式**方式一：**文章标题、作者、标签、时间和内容存关系表，图片存OSS，地址存关系表上述方式因为OSS和MySQL没有事务关系，因此需要编辑文章过程中存储图片和存储草稿都是分开设计，后台写入是分开执行，查询过程更适....