前言
我們開發應用時，本質上都是對數據的增刪查改，現在我們來說一下查，一般web應用中的查都是預先定義的，會在搜索部分預先定義好搜索字段，因為基於傳統關系型數據庫，我們都是預先進行各方面的考慮然后來預先定義好SQL語句的，這種查詢與其說是查詢數據不如說是在過濾數據。
1. 先來看看傳統數據庫對搜索的支持。
就拿當下最流行的MySQL為例，MySQL是當下Web應用開發中最流行的關系型數據庫。對此數據庫了解的人很多，做項目時技術儲備上不會有什么問題。包括調優等技巧，懂的人也不少。
拿電商業務來說，假設用MySQL來做搜索會遇到什么問題呢，假如一個用戶要搜索某個商品，那傳統搜索會做成預先設定一些搜索字段，首先對用戶來說非常繁瑣不方便，用戶需要的是鍵入關鍵字搜索到自己需要的商品，這一點關系型數據庫做不到，其次，比如用戶在商品描述里鍵入“省電的取暖器”，如果用MySQL實現會寫如下語句：SELECT * FROM goods where description like %關鍵詞%，這樣做理論上確實能匹配到一些數據，但假設商品描述里並不是這么寫的，而是寫成“取暖器省電”，那就匹配不到了。另外從技術上說like是全表掃描的，如果表數據量少還好說要是數據量千萬級別甚至更多，那耗時是不可想象的，用戶體驗會非常糟糕。另外對於搜索中的分詞問題更是傳統關系型數據庫所做不到的。
2. 再來看ElasticSearch
ElasticSearch是一個基於Lucene的分布式搜索引擎，業內簡稱ES。它提供了基於RESTful 風格的全文搜索API。Elasticsearch是用Java開發的，並作為Apache許可條款下的開放源碼發布，是當前最流行的企業級搜索引擎。另外，它的分布式設計讓它天生就適合用於雲計算中，並能夠達到准實時搜索，而且安裝使用方便，還擁有穩定，可靠，快速等特性，是當下搜索技術中不二的選擇。
但是ElasticSearch不支持事務，不適合做基礎數據存儲，加入選擇ES做數據存儲，則免不了出現臟數據。所以推薦使用MySQL作為數據存儲，利用事務特性，可以做穩定存儲。再利用ES的搜索功能來實現應用的搜索功能。
3. 如何讓數據庫和ES結合使用
創建的每個Elasticsearch索引都應該由符合ACID的數據存儲支持。 數據庫應該是基礎數據來源並導入ES索引。 如果異常情況發生（節點丟失，中斷或誤操作 ）導致丟失了索引，您將能夠完全恢復它。 一般的用法是另外的數據庫比如MySQL里面有一份，然后實時同步到ES，這樣一個用於鍵值查詢，一個用於各種其他查詢。 如果ES升級了之類的，比如數據結構變了，那么老版本數據可以不要，直接MySQL再導入一份到新版本，還可以恢復。 logstash的同步插件如logstash_input_jdbc 不支持同步刪除操作，建議改為更新操作加標記flag，或者通過業務邏輯實現同步刪除操作。
核心操作：
ES中只存儲檢索字段，利於快速檢索、全文檢索。 MySQL中存儲全部字段，利用ACID事務特性保證數據准確性。 通過關聯字段建立關聯，比如：productId在ES和mysql中要有相同的值。 核心數據先通過ES快速獲取Id（如product_id）,再通過MySQL查詢出詳細數據。
引申討論：如何做關系型數據庫和ES之間的數據同步。