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1. 何时适合用 ES 替代/补充 MySQL 分表？
典型场景
- 全文搜索需求：
如商品描述模糊匹配、日志关键词检索等，ES 的倒排索引性能远超 MySQL 的LIKE。 - 聚合分析：
实时统计（如用户行为分析、大盘报表），ES 的聚合计算能力比 MySQL 更高效。 - 高并发读：
如电商商品列表页（过滤+排序），ES 的分布式架构可轻松横向扩展。 - 非强一致性场景：
ES 数据同步有秒级延迟，适合允许短暂不一致的业务（如搜索、推荐）。
不适用的场景
- 强事务需求：如订单支付、账户余额操作（需保持 MySQL 的 ACID 特性）。
- 低频冷数据：无查询需求的历史数据，存储到 ES 会浪费资源。
2. ES 与 MySQL 的协作模式
（1）主从架构（读写分离）
- 写入：数据仍写入 MySQL（保证事务和强一致性）。
- 同步：通过 Binlog 监听（如 Canal） 或 ETL 工具（如 Logstash） 异步同步到 ES。
- 查询：复杂查询走 ES，简单事务查询走 MySQL。
（2）冷热分离
- 热数据：近期高频访问数据存入 ES，提升查询速度。
- 冷数据：历史数据归档到 MySQL 或对象存储（如 S3）。
（3）混合分表+ES
- MySQL 按业务分表（如按用户 ID 分 100 张表），同时将分表数据同步到 ES，利用 ES 做全局检索。
3. ES 替代分表的优势
| 维度 | MySQL 分表 | Elasticsearch |
|---|---|---|
| 查询灵活性 | 需预先设计分表键，跨表查询复杂 | 支持任意字段组合查询、全文检索 |
| 扩展性 | 分表后再次扩容需迁移数据（如从 16 到 32 表） | 动态增加节点，分片自动重平衡 |
| 写入性能 | 单机写入受硬件限制 | 分布式写入，吞吐量更高 |
| 运维成本 | 需管理多表，跨表查询逻辑复杂 | 集群化运维，但需熟悉 ES 生态工具 |
4. 使用 ES 的注意事项
（1）数据同步延迟
- 异步同步：ES 数据比 MySQL 延迟几秒到几分钟，需业务容忍。
- 解决方案：关键操作（如商品详情页）回查 MySQL，非关键操作（如列表页）走 ES。
（2）资源消耗
- 内存：ES 依赖 JVM Heap，数据量大时内存消耗较高。
- 存储：ES 默认创建副本，存储空间是 MySQL 的 2~3 倍。
（3）数据建模差异
- Schema 设计：ES 使用动态 Mapping，但需预先定义分词器（如 ik）、字段类型。
- 关联查询：ES 不支持 Join，需通过 Nested 或 Parent-Child 结构模拟，性能较差。
5. 示例：电商系统改造
- 原始架构：
MySQL 商品表单表 5000 万行，商品搜索用LIKE，响应时间 >2s。 - 改造后：
- MySQL 保留商品基础信息（SKU、价格、库存），保证事务更新。
- 通过 Logstash 将商品数据同步到 ES，存储标题、描述、标签等搜索字段。
- 前端搜索请求全部转发到 ES，响应时间 <100ms。
6. 决策建议
- 优先优化 MySQL：如果查询模式简单（如按主键查），先尝试分表或分区。
- 引入 ES 的场景：
- 存在
LIKE '%keyword%'、多字段过滤排序、聚合统计。 - 查询 QPS 高（如 >1000），且 MySQL 无法通过扩容解决。
- 存在
- 混合架构：多数系统适合 MySQL + ES 组合，而非完全替代。
总结
将数据同步到 ES 是解决 MySQL 单表性能瓶颈的重要补充方案，尤其适合搜索和分析场景。但需评估同步延迟、资源成本、数据一致性要求。实际架构中，通常采用 MySQL 处理事务 + ES 处理查询 的混合模式，而非二选一。
