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mysql与es怎么结合 es和mysql结合( 二 )

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python读取mysql数据写入ES总结准备工作： mysql库的安装 。
python中mysql库用的是mysql-connector，安装执行如下命令：
第一步： 连接mysql ， 读取数据 。
通过执行sql语句，读取mysql数据 。
至此，获得mysql的原始数据raw_data。接下来对数据进行预处理，按日期进行分组聚合，然后重命名行和列名，得到dataFrame格式的数据 。
第二步： 连接ES 。
这步没有太多的可解释的地方，就是配置信息 。
第三步： ES主键加密 。
这步的目的是为了保持主键唯一性，防止重复写入 。用的方法是md5加密 。
第四步： 写入ES
至此，一切的准备工作都做好了，数据也有了，主键加密也做了，就开始写入了 。
用main方法执行以上方法：
最后查看一下ES写的是否成功，用查询方法
如果返回以下信息 ， 说明ES里成功插入了数据 。
另外，ES删除索引的操作：
全文搜索之MySQL与ElasticSearch搜索引擎 MySQL支持全文索引和搜索功能 。在MySQL中可以在CHAR、VARCHAR或TEXT列使用FULLTETXT来创建全文索引 。
FULLTEXT索引主要用MATCH()...AGAINST语法来实现搜索：
MySQL的全文搜索存在以下局限：
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 。
ElasticSearch是一个分布式的开源搜索和分析引擎，适用于所有类型的数据，包括文本、数字、地理空间、结构化和非结构化数据，以下简称ES 。
Elasticsearch 在 Apache Lucene 的基础上开发而成，Elasticsearch 以其简单的 REST 风格 API、分布式特性、速度和可扩展性而闻名，是 Elastic Stack 的核心组件 。Elastic Stack 是适用于数据采集、充实、存储、分析和可视化的一组开源工具 。
Elasticsearch 的实现原理主要分为以下几个步骤，首先用户将数据提交到Elasticsearch 数据中心 ， 再通过分词控制器去将对应的数据分词，将其权重和分词结果一并存入数据，当用户搜索数据时候，再根据权重将结果排名，打分，再将返回结果呈现给用户 。
由于ES是基于RESTfull Web接口的 ， 因此我们直接按照惯例传递JSON参数调用接口即可实现增删改查，并且不需要我们做额外的管理操作就可以直接索引文档，ES已经内置了所有的缺省操作 ， 可以自动帮我们定义类型 。
再次执行PUT ， 会对库中已有的id为1的数据进行覆盖，每修改一次_version字段的版本号就会加1 。
默认搜索会返回前10个结果：
返回的几个关键词：
查询字符串搜索 ， 可以像传递URL参数一样传递查询语句 。
精确查询：
全文搜索：
以上两种方法都需要考虑数据更改后如何与ES进行同步 。
使用canal将mysql同步到es中 因为自己项目中需要用到mysql数据同步到es中mysql与es怎么结合，查找mysql与es怎么结合了相关资料最后决定用canal来做，所以便有了本文，下面一起来看如何使用canal吧
根据上mysql与es怎么结合的原理解释，我们知道 canal 会模拟 mysql slave mysql与es怎么结合的交互协议，伪装自己为 mysql slave ， 然后向 mysql master 发送 dump 协议 。
mysql master 收到 dump 请求，开始推送 binary log 给 slave(也就是 canal)，然后 canal 解析 binary log 对象(原始为 byte流) 。
经 canal 解析过的对象 ， 我们使用起来就非常的方便了 。
再根据提供的版本信息，mysql与es怎么结合你会发现 canal 其实相当于一个中间件 ， 专门用来解析 MySQL 的 binlog 日志 。canal 解析好了之后，会封装成一个数据对象，通过 protobuf3.0 协议进行交互 ， 让 canal 客户端进行消费 。

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