es怎么关联mysql,es关联查询 join

mysql同步数据到es有什么好的方法没

先假设有主机 A 和 B ( Linux 系统)，主机 A 的 IP 分别是 1.2.3.4 (当然，也可以是动态的)，主机 B 的 IP 是 5.6.7.8 。两个主机都装上了 PHP+Mysql ，现在操作的是主机 A 上的资料，如果另外一个主机 B 想跟 A 的资料进行同步，应该怎么做呢？ OK，我们现在就动手。 首先，如果要想两个主机间的资料同步，一种方法就是主机 A 往主机 B 送资料，另外一种主法就是主机 B 到主机 A 上拿资料，因为 A 的 IP 是动态的(假设)，所以我们就得从主机 A 往主机 B 送资料。 在主机 B 上创建一个 Mysql 账户。 # GRANT ALL ON test.* TO user@% IDENTIFIED BY "password"; //创建用户 user,可以从任何机器访问到主机 B 上的 test 数据库。 如果这里显示错误，先把 % 改为一个 IP ，然后再利用 phpMyAdmin 把 IP 改为 % ，测试无误后就可以写 php 程序。 ? $link=mysql_pconnect("localhost","user","password"); mysql_pconnect("localhost","user","password"); //连接本机(主机A)的数据库 mysql_select_db("test"); //选择数据库test $re=mysql_query("select * from table order by id desc"); $num=mysql_numrows($re); if (!empty($num)) { ...

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：

【elasticsearch实战】mysql的数据如何迁移到es中

如果你被上述问题困扰过，可以参考以下方案

这里需要介绍三种字段的type，分别是 object 、 nested 、 join

现在有个问题，下面的数据如何存入到es中呢，它对应的mapping应该是什么样的呢

name、url这些字段好处理，直接设定字段 "type" : "text" 或者 "type" : "keword" 或者

就行了，但是对于address和links，这种里面包含json对象，或者数组的，怎么处理呢。这里可以采用 "type" : "object" 来处理。如下

可能会对links有疑问，它明明是数组，却怎么和address的设置类似。其实es中是没有单独的数组这一类型，因为他所有的字段都支持数组，比如你是text，你可以放多个值进去，以name为例，你可以放 "name":["张三", "李四"] 这样的数据进去。

而且，es默认对这种嵌套结构建立的索引就是object类型， "type": "object" 可以省略 ?

于是可以变为下面这样

甚至，通过添加properties，可以无限嵌套下去。

下面说object类型的缺点了，缺点也是由它本身结构导致的

对于数组结构，是这么存储数据的,以上面的address为例,他会把json结构平铺开，然后把所有这个字段的值放在平铺后的字段上：

这在查询时就出现问题了，本来Google和 是绑定的，但是这种结构无法满足这种绑定的关系，也就是如果你想查name是Baidu，并且url是 的，竟然也能查出来?，而这和前面所插入的文档内容不符。

所以需要nested结构和join结构出场了

嵌套结构解决了我们查询嵌套文档字段的问题，同样的，也可以解决，在es中实现类似mysql的join查询的问题。

外键就需要设置为nested（虽然现在设计表几乎不用外键约束了，但外键的逻辑还是在的 ? )

另外，nested字段本身会形成一个文档，只不过是嵌套在大的文档下，所以在统计索引的文档数时，实际上是最外层的文档数加上nested字段形成的文档数

这里需要注意，以nested里面的字段为查询条件，需要修改下查询DSL，在外层加一层nested，每有一层nested嵌套关系，就需要加一层

由于es本身对文档通过nested字段进行了绑定，索引更新数据时，整个文档都会被替换，代价会大一些，但是由于关系绑定好了，查询会快一些。这里的代价大一些，查询快一些自然就是和join类型对比啦。

join 其实有父子文档的概念，父文档通过一个字段关联一个子文档，

这个结构比较复杂的是在你推数据时，需要指定对应的父文档是哪个

mapping结构如下

解释一下

优点就是更新数据时，不用连带着父子文档一起改，缺点是查询效率不如nested结构

以后再说吧?

es+mysql的问题

首先用cmd进入你mysql的安装目录的bin目录下：输入如下命令 mysql -u(用户名) -p -回车 输入密码 - 回车 mysqladmin -u用户名 -p旧密码 password 新密码 没有旧密码可以省略 -p旧密码 回车。all is over