ElasticSearch + Canal 开发千万级的实时搜索系统【转】

import pymysql
from elasticsearch import Elasticsearch, helpers
 
# 连接MySQL数据库
def connect_mysql():
    # 连接数据库参数
    connect_info = {
        'host': 'your_mysql_host',
        'user': 'your_mysql_user',
        'password': 'your_mysql_password',
        'db': 'your_mysql_db',
        'charset': 'utf8mb4'
    }
    # 连接数据库
    conn = pymysql.connect(**connect_info)
    return conn
 
# 连接Elasticsearch
def connect_elasticsearch():
    # 连接Elasticsearch参数
    es = Elasticsearch(
        ['your_elasticsearch_host'],
        port=your_elasticsearch_port,
        http_auth=('your_elasticsearch_user', 'your_elasticsearch_password'),
        timeout=60
    )
    return es
 
# 从MySQL同步数据到Elasticsearch
def sync_data_to_es(es, sql):
    conn = connect_mysql()
    cursor = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor)
    cursor.execute(sql)
    rows = cursor.fetchall()
    bulk_data = []
    for row in rows:
        action = {
            '_index': 'your_index_name',
            '_type': '_doc',
            '_id': row['id'],
            '_source': {
                'title': row['title'],
                'content': row['content'],
                # 其他字段...
            }
        }
        bulk_data.append(action)
    helpers.bulk(es, bulk_data)
    cursor.close()
    conn.close()
 
# 主函数
def main():
    es = connect_elasticsearch()
    sql = "SELECT id, title, content FROM your_table_name"
    sync_data_to_es(es, sql)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这个简化版本的代码展示了如何连接MySQL和Elasticsearch，并使用pymysql从MySQL中查询数据，然后使用elasticsearch的helpers模块批量导入数据到Elasticsearch中。这个过程是实时同步数据到Elasticsearch的基础。在实际应用中，你需要根据自己的数据库表结构、Elasticsearch索引设置等进行相应的调整。