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引言 在日常开发中，我们经常遇到这样的场景：MySQL作为核心数据库存储业务数据，而Elasticsearch（ES）则承担着全文检索和数据分析的重任。如何让MySQL和ES保持数据一致性，成了每个后端工程师都绕不开的问题。 今天就来聊聊MySQL同步ES的5种主流方案，帮你选择最适合的实现方式。 为什么需要MySQL同步ES？ 在聊具体方案前，我们先明确一下为什么要做数据同步。MySQL虽然功能强大，但在全文检索、模糊匹配、复杂查询等方面存在局限。ES则专门为此类场景而生，提供了强大的搜索引擎功能。 因此，很多系统采用MySQL+ES的混合架构：MySQL负责事务处理和数据持久化，ES负责搜索和分析。这样既保证了数据的一致性，又满足了搜索性能的需求。 方案一：同步双写 同步双写是最直观的方案，顾名思义就是在业务代码中同时向MySQL和ES写入数据。 // 伪代码示例 @Transactional public void saveProduct(Product product) { // 保存到MySQL productRepository.save(product); // 同步保存....

数据同步的痛点 在我们的日常开发工作中，经常会遇到这样的场景： 需要将MySQL中的业务数据同步到Doris进行OLAP分析 旧系统数据迁移到新系统，数据格式和结构不一致 多套系统间需要定期同步数据，保证数据一致性 手动导出导入数据效率低下，容易出错 传统的数据同步方式要么需要大量的手工操作，要么定制化程度高，扩展性差。今天我们就来聊聊如何用SpringBoot + DataX构建一个灵活的跨数据库异构数据同步平台。 为什么选择DataX 相比传统的ETL工具，DataX有以下优势： 多数据源支持：支持MySQL、Oracle、SQLServer、PostgreSQL、Hive、HDFS、HBase、OTS、SDB、DB2等主流数据源 高性能：基于JDBC优化，支持并行处理 易扩展：插件化架构，可自定义数据源 配置化：通过JSON配置文件定义同步任务 解决方案思路 今天我们要解决的，就是如何用SpringBoot整合DataX实现跨数据库异构数据同步。 核心思路是： 任务配置管理：通过配置文件管理数据同步任务 定时调度：使用定时任务触发数据同步 监控告警：实时监控同步状态并及....