从mysql数据库到Elasticsearch再到qdrant向量数据库搜索的过程

在实现从MySQL数据库到Elasticsearch再到Qdrant向量数据库的数据同步和搜索的过程中，你可以使用以下的Python代码作为参考。

import pymysql
from elasticsearch import Elasticsearch
from qdrant_client import QdrantClient
 
# 连接MySQL数据库
mysql_connection = pymysql.connect(host='localhost', user='your_username', password='your_password', db='your_database')
mysql_cursor = mysql_connection.cursor()
 
# 连接Elasticsearch
es = Elasticsearch(hosts=['localhost:9200'])
 
# 连接Qdrant
qdrant_client = QdrantClient('http://localhost:6333')
 
# 从MySQL中获取数据并插入到Elasticsearch
mysql_cursor.execute("SELECT id, data FROM your_table")
rows = mysql_cursor.fetchall()
for row in rows:
    doc_id = row[0]
    data = row[1]
    es.index(index="your_index", id=doc_id, document=data)
 
# 从Elasticsearch中获取数据并插入到Qdrant
for hit in es.search(index="your_index")['hits']['hits']:
    doc_id = hit['_id']
    vector = hit['_source']['vector_field']
    qdrant_client.upsert_point(
        collection_name="your_collection",
        id=doc_id,
        vector=vector,
        points_config={"time": "2023-01-01T00:00:00Z"}
    )
 
# 关闭数据库连接
mysql_connection.close()

这段代码展示了如何从MySQL读取数据，将数据索引到Elasticsearch，并从Elasticsearch中取出数据向量，将其导入到Qdrant进行向量搜索。你需要根据你的数据库配置、Elasticsearch和Qdrant的设置来调整连接参数和查询。