ES（ElasticSearch）是一款基于Lucene的分布式搜索引擎，能夠提供高質量的全文搜索、復雜的查詢以及海量數據的分析。而MySQL則是一款常用的關系型數據庫，通常用于存儲結構化數據。將ES和MySQL結合使用，可以讓我們得到更加高效和全面的數據查詢和分析。

ES和MySQL的結合使用，需要使用以下步驟：

1. 首先需要使用Logstash來將MySQL的數據導入到ES中。Logstash是一個數據處理工具，具有豐富的插件和配置選項。通過Logstash，我們可以將MySQL中的數據從表格格式轉換為ES需要的JSON格式，并將其導入到ES中。

input {
jdbc {
jdbc_driver_library =>"mysql-connector-java-5.1.42-bin.jar"
jdbc_driver_class =>"com.mysql.jdbc.Driver"
jdbc_connection_string =>"jdbc:mysql://localhost:3306/test"
jdbc_user =>"root"
jdbc_password =>"root"
statement =>"SELECT * FROM mytable"
}
}
output {
elasticsearch {
hosts =>["localhost:9200"]
index =>"myindex"
}
}

2. 在導入到ES中的數據中，需要定義一個id字段，以便于后續的更新和刪除操作。可以通過Logstash的mutate filter插件來實現。

filter {
mutate {
add_field =>{ "id" =>"%{table}_id_%{id}" }
}
}

3. 確保MySQL和ES的數據同步，可以使用binlog和ES的follower index來實現。具體來說，當MySQL中的數據發生更新時，binlog會記錄下相應的更新事件，并將這些事件通過Logstash發送到ES的follower index中，從而保持MySQL和ES的數據同步。

input {
jdbc {
jdbc_driver_library =>"mysql-connector-java-5.1.42-bin.jar"
jdbc_driver_class =>"com.mysql.jdbc.Driver"
jdbc_connection_string =>"jdbc:mysql://localhost:3306/test"
jdbc_user =>"root"
jdbc_password =>"root"
statement =>"SELECT * FROM mytable WHERE updated_at >:sql_last_value"
use_column_value =>true
tracking_column =>"updated_at"
tracking_column_type =>"timestamp"
}
}
output {
elasticsearch {
hosts =>["localhost:9200"]
index =>"myindex"
document_id =>"%{id}"
action =>"update"
}
}

通過Logstash的配置，我們可以將MySQL的數據導入到ES中，并保持兩者的數據同步。由此，我們可以使用ES豐富的搜索和分析功能來查詢和分析MySQL中的數據，實現更加高效、全面和靈活的數據處理。