如何将 MySQL 和 Elasticsearch 混合使用实现高效全局搜索？

MySQL 和 Elasticsearch 混合使用指南

在海量数据场景下，单纯依赖 MySQL 进行搜索可能会遇到瓶颈。这时，结合使用 Elasticsearch 来实现全局搜索成为一种可行的方案，但两者能否混合使用，以及如何操作还需要深入了解。

混合使用 MySQL 和 Elasticsearch

正常情况下，数据会存储在 MySQL 中。为了利用 Elasticsearch 的强大搜索能力，需要采用特殊手段将数据从 MySQL 读出，拼接后写入 Elasticsearch 中。

数据拼接

之所以需要拼接，是因为 Elasticsearch 的索引机制不适用于分表模式。比如商品有多个规格、标签等信息，这些信息通常会分表存储。为了确保 Elasticsearch 能够检索所有相关信息，需要将这些数据拼接成一个文档再写入。

特殊手段

将数据从 MySQL 导出到 Elasticsearch 的特殊手段可以是程序埋点、定时任务或手动执行。最常见的是在创建或编辑产品时触发埋点。

时效性

需要注意的是，Elasticsearch 中的数据可能并实时更新。对于时效性较高的字段，如商品价格，可以结合数据库和短期缓存进行优化。

普遍性

将 MySQL 和 Elasticsearch 混合使用的场景较为普遍，适用于对数据搜索和时效性要求较高的系统。

MySQL 的全局搜索

MySQL 自身并不具备全局搜索的能力。要实现全局搜索，需要借助 Elasticsearch 等外部工具。

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