ElasticSearch + Canal 开发千万级的实时搜索系统

最新推荐文章于 2025-07-15 11:44:39 发布
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【微服务】mysql + elasticsearch数据双写设计与实现
congge
11-04 1万+
mysql + elasticsearch数据双写设计与实现
Elasticsearch和MySQL数据同步（logstash-input-jdbc）全量增量方式同步近千万数据
Lifelong learning
04-10 7498
同步方案： 同步读写：最为简单的方式在将数据写到mysql时，同时将数据写到ES，实现数据的双写。 异步双写(MQ方式)：MQ的性能基本比mysql高出一个数量级，所以性能可以得到显著的提高。 定时器程序：相关表中增加一个字段为timestamp的字段，任何crud操作都会导致该字段的时间发生变化，原来程序中的CURD操作不做任何变化；增加一个定时器程序，让该程序按一定的时间周期扫描指定的表，把该时间段内发生变化的数据提取出来；逐条写入到ES中。 binlog日志：读取mysql的binlog日志，获取指
ElasticSearch 使用 canal 同步数据
Vincent Vic
04-12 1675
ElasticSearch 使用 canal 同步数据 配置Canal 服务器 配置Canal 客户端 解决方案 数据同步测试 Canal 管理页面搭建
Canal实现MySQL实时同步数据到ES
S&Y_shhy_QQ_1127833416
11-02 7139
一、canal简介 canal主要用途是对MySQL数据库增量日志进行解析，提供增量数据的订阅和消费，简单说就是可以对MySQL的增量数据进行实时同步，支持同步到MySQL、Elasticsearch、HBase等数据存储中去。 二、canal工作原理 canal会模拟MySQL主库和从库的交互协议，从而伪装成MySQL的从库，然后向MySQL主库发送dump协议，MySQL主库收到dump请求会向canal推送binlog，canal通过解析binlog将数据同步到其他存储中去。...
使用canal同步分库分表数据，到 Elasticsearch
最新发布
小凯的博客
07-15 1305
本节涉及到了简明教程中所讲解的 Sharding 分库分表 (opens new window)的使用，因为我们需要把分库分表的数据通过 canal 同步到 Elasticsearch。本文的案例会把MySQL，2库4表的数据，通过 Sharding 分库分表写入数据后，同步到 Elasticsearch。同时也有一部分是把分库分表的数据同步到 TiDB 使用。那么有了 canal 就可以把分库分表的数据同步到 Elasticsearch，提供汇总查询和聚合操作，也就不需要把轮训每个分库分表数据了。
elasticsearch+canal
记录开发日常笔记
12-28 209
elasticsearch+canal 地址：https://mp.weixin.qq.com/s/zaV98KHVyXUW32DqypU1OQ 原创 梦想de星空 macrozheng 11月2日 canal工作原理图 参考资料 canal官方文档：https://github.com/alibaba/canal/wiki 配置文件地址 https://github.com/macrozheng/mall-learning/tree/master/docume
首“0”纪念
weixin_30270889的博客
11-01 140
突然感觉今天吐槽很不吉利。 于是就把写了的删掉了。 嗯，就这样吧。 留个纪念。 足矣。 没有什么好吐槽的吧。还不是因为自己太菜了。 P.S. 结果今晚在洛谷打卡， 滑稽，哭笑不得…… 转载于:https://www.cnblogs.com/charlotte-Y/p/988...
部署Canal同步数据到Elasticsearch
Fuly的博客
04-01 536
参考: https://juejin.cn/post/6891435372824395784 canal：模式模拟mysql主从复制 主要模块 canal-server(canal_deployer) ：把自己伪装成从库，接收Mysql的同步不数据 canal-adapter：相当于canal的客户端，会从canal-server中获取数据，然后对数据进行同步，可以同步到MySQL、Elasticsearch和HBase等存储中去。 canal-admin： 为canal提供整体配置管理、节点运维等面向运
mysql + elasticsearch数据双写设计与实现
t194978的博客
12-25 1808
在很多电商网站中，对商品的搜索要求很高，主要体现在页面快速响应搜索结果。这就对服务端接口响应速度提出了很高的要求。而商品数据存储离不开mysql，在高并发场景下，尤其是数据规模达到一定量级，mysql的性能瓶颈一定会出现，为了满足极致的搜索速度，往往需要借助第三方存储，比如nosql数据库，当然主流的搭配还是使用搜索引擎来完成，于是在很多场景下，会选择mysql+elasticsearch来满足这个场景下对搜索的要求。如下是一个典型的使用mysql+es实现数据双写的应用场景。
SpringBoot集成Elasticsearch教程
qq_44196194的博客
07-03 2124
本文以ElasticSearch7.12.1为例，ElasticSearch 是一个分布式、可扩展、高性能的检索与数据分析引擎。ElasticSearch 基于 Java 编写，通过对Lucene进一步封装 ，将搜索的复杂性屏蔽起来，开发者只需要一套简单的 RESTful API 就可以操作全文检索。
Elasticsearch简介与在springboot中使用
JemeryShen的专栏
08-24 1187
​ 如果用数据库做搜索会怎么样Elasticsearch 是一个开源的（分布式）搜索引擎 （分析系统） 是一个分布式的开源搜索和分析引擎，在 Apache Lucene 的基础上开发而成。Elasticsearch是提供持久存储、统计等多项功能的现代搜索引擎既是搜索引擎又是数据库【非关系型数据库】，不支持事务、复杂的关系（至少1.X版本不支持，2.X有改善，但支持的仍然不好）1、自动维护数据的分布到多个节点的索引的建立，还有搜索请求分布到多个节点的执行 2、自动维护数据的冗余副本，保证了一旦机器宕机，不会丢
go-mysql-canal:数据库binlog监听，elasticsearch同步
03-28
go-mysql-canal:数据库binlog监听，elasticsearch同步
Mysql+Canal+ElasticSearch实现数据同步
H_porridge的博客
04-06 3497
1.canal简介 canal主要用于对mysql的增量日志进行解析（请注意，只支持增量解析，不支持全量解析），提供增量数据的订阅和消费，对mysql增量数据进行实时同步，支持同步到mysql、elasticsearch、hbase等数据源 1.1 canal常用组件 canal-deployer（canal-server）： 监听mysql的binlog，把自己伪装成mysql slave，只负责接收数据，不做数据处理 canal-adapter： canal客户端，从canal-server中获取数据
MySQL+Canal+Elasticsearch实现数据同步
云丶言的博客
08-08 1496
说在前头： 本人为大二在读学生，书写文章的目的是为了对自己掌握的知识和技术进行一定的记录，同时乐于与大家一起分享，因本人资历尚浅，发布的文章难免存在一些错漏之处，还请阅读此文章的大牛们见谅与斧正。若在阅读时有任何的问题，也可通过评论提出，本人将根据自身能力对问题进行一定的解答。 版本说明 软件 版本 Elasticsearch 7.7.0 MySQL 5.7.16 canal.adapter 1.1.5 canal.deployer 1.1.5 原理简述 在前面的文章中.
Canal同步Elasticsearch
Yangyuanwang的博客
08-11 1140
canal同步mysql数据到es中
canal实现Elasticsearch数据同步
X-man
04-16 3598
一.canal介绍 转存失败重新上传取消转存失败重新上传取消 canal 主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费 基于日志增量订阅和消费的业务包括 数据库镜像 数据库实时备份 索引构建和实时维护(拆分异构索引、倒排索引等) 业务 cache 刷新 带业务逻辑的增量数据处理 当前的 canal 支持源端 MySQL 版本包括 5.1.x , 5.5.x...
Canal-Elasticsearch 整合指南
gitblog_00021的博客
08-22 1057
Canal-Elasticsearch 整合指南 1. 目录结构及介绍 canal-elasticsearch │ ├── canal-client # Canal客户端相关代码和依赖 │ ├── src # 源码目录 │ └── pom.xml # Maven构建文件 ├── canal-server # Cana...
还在为MySQL数据同步Elasticsearch发愁？快来试试Canal！
欲变世界，先变其身
08-04 1116
最近有一个新需求，需要实现附近或同城以及海量数据搜索功能，项目使用MySQL作为业务数据库，如果使用MySQL来实现上述需求，会发现存在效率低以及不支持按距离排序等问题。经过查阅资料，发现（分布式搜索引擎）可以高效实现上述功能。那么可以将 Elasticsearch 作为查询数据库，实现读写分离，缓解MySQL数据库查询压力，以及应对海量数据复杂查询。现在需要考虑如何将MySQL数据实时同步至Logstash：Logstash是一种开源数据收集引擎，它可以将来自不同源的数据集成到一个中央位置。
elasticsearch 搭配 canal 字段更新和后续兼容查询设计（四）
m0_37723564的博客
02-21 1118
在这类需要通过canal同步mysql到elasticsearch的项目架构中，会面对几个问题点:1、复杂结构的同步可行性 2、表结构的同步 3、表结构变动带来的兼容问题。
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