0.引言我们之前讲解了利用canal实现无代码入侵的同步mysql数据到elasticsearch，并且讲解了主子表数据如何同步。通过canal1.1.5实现mysql8.0数据增量/全量同步到elasticsearch7.xcanal同步mysql到es之父子表数据同步｜对象型数组同步｜nested数组同步但具体生产中，仍然有更加复杂的同步需求，之前也有几位同学咨询过我，因为canal只支持2张表的数据同步，并不支持3张表及以上的同步，当不少的业务需要3表以上的同步，这就需要我们自定义canal客户端来实现了，那么今天我们就来实操演示下自定义canal客户端，实现多表同步1.canal简介a

1.概念聚合（aggs）不同于普通查询，是目前学到的第二种大的查询分类，第一种即“query”，因此在代码中的第一层嵌套由“query”变为了“aggs”。用于进行聚合的字段必须是exactvalue，分词字段不可进行聚合，对于text字段如果需要使用聚合，需要开启fielddata，但是通常不建议，因为fielddata是将聚合使用的数据结构由磁盘（docvalues）变为了堆内存（fielddata），大数据的聚合操作很容易导致OOM，详细原理会在进阶篇中阐述。聚合分类分桶聚合（Bucketagregations）：类比SQL中的groupby的作用，主要用于统计不同类型数据的数量指标聚合

   从医疗数据库读取数据量大，防止遇到查询效率问题，准备用elasticsearch来做存储。听ruoyi-vue-plus狮子大佬推荐了easy-es，类似mybatis-plus一样操作。熟悉的语法熟悉的风格，像我这么懒的人自然会拿来用一下.只做代码的搬运工，从狮子大佬的另一款开源架构RuoYi-Cloud-Plus里复制出相关代码粘贴到ruoyi-vue-plus当中，又因为想到kibana是es的客户化工具，EK都有了，也不差一个Logstash了，索性将狮子大佬微服务架构的ELK搬运过来，以至于正常运行起来。记录其中点滴，以便将来换了新工作后，可以一步到位的集成，节约时间。    

canal概述用处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。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。1.版本这里我的MySQL和ES都安装在阿里云服务器上，MySQL版本为5.7，ES版本为7.14.2.下载下载地址Github，这里

兄弟们兄弟们。我又来了。之前Java程序直接写入ES。不知道有时候网络不好。还是啥情况。我这个写入就超时了。然后这条消息就会丢失。系统也嗷嗷报错。针对于这个情况。修改了一下写入ES的方式。程序将消息放入->Kafka->logstash进行消费后输出至->ES中。好了。废话不多说。老样子。大象装冰箱一共分3步步骤1、Java程序集成kafka-》用的springBootmaven-加入jar包org.springframework.kafkaspring-kafkaspring配置文件。增加配置spring:kafka:bootstrap-servers:kafka地址producer:#发生

Elasticsearch-滚动查询scroll简介实践中我使用到滚动的场景from-size分页的缺点json处理步骤案例如下java处理步骤代码逻辑简化版java代码如下：简介  Elasticsearch滚动查询也叫游标查询  适合那种需要一次性或分批拉出大量数据做离线处理、迁移等。可以提升点效率。实践中我使用到滚动的场景需求需要从几个不同的es数据源拉取、截取数据，合到一个新的业务数据源中。每天夜里有定时任务需要拉取某天的索引数据，根据某个字段去重后拿去做离线业务处理。注意：scroll不适合支持那种实时的和用户交互的前端分页工作，实时分页查询可以使用from-size方式。但同时fr

GET/my_index/_search{  "query":{    "bool":{             "should":[                  {"match":{          "email":{            "query":"lisi@mail.hisense.com.cn",            "boost":1888          }        }},                  {"match":{          "email":{            "query":"zhengwenqiang@mail.hisens

常见的数据同步方案有三种：同步调用异步通知监听binlog方案一：同步调用（基本不会用，问题太多） 基本步骤如下：hotel-demo对外提供接口，用来修改elasticsearch中的数据酒店管理服务在完成数据库操作后，直接调用hotel-demo提供的接口优点：实现简单，粗暴缺点：业务耦合度高方案二：异步通知（一般会选择这种方案） 流程如下：hotel-admin对mysql数据库数据完成增、删、改后，发送MQ消息hotel-demo监听MQ，接收到消息后完成elasticsearch数据修改优点：低耦合，实现难度一般缺点：依赖mq的可靠性方案三：监听binlog 流程如下：给mysql开

整合ES创建gulimall-search模块使用web导入high-level-client，参照RestClient操作索引库这篇文章导入common模块的依赖配置文件spring:cloud:nacos:discovery:server-addr:127.0.0.1:8848application:name:gulimall-search开启服务注册发现@EnableDiscoveryClient编写配置@ConfigurationpublicclassGulimallElasticSearchConfig{@BeanpublicRestHighLevelClientesRestClie

上一章：《ElasticSearch集群的搭建》文章目录8.1环境准备8.2数据准备8.3单条件精确查询8.4范围查询8.5模糊查询，支持通配符8.6排序8.7精确统计筛选文档数8.8设置源字段过滤返回8.9根据id精确匹配8.10matchAllQuery搜索全部8.11match搜索匹配8.12bool组合查询8.13nested类型嵌套查询8.14多条件查询+排序+分页8.15聚合查询8.1环境准备如果你还未安装es的相关信息，请先移步至：《ElasticSearch安装》进行安装如果您的SpringBoot项目还未整合es，请移步至：《SpringBoot整合ElasticSearch