MySQL是目前應用最廣泛的關系型數據庫之一，而ElasticSearch（ES）則是一個開源的基于Lucene的搜索引擎，它能夠實現數據的高效地存儲、搜索、分析和聚合等功能，而且在搜索大量數據時的性能遠高于傳統的關系型數據庫。那么，如何將MySQL的數據同步到ES中呢？

通常情況下，我們可以采用Logstash等工具從MySQL中讀取數據，并將其同步到ES中，但是這樣的實時性會受到一定的影響。因此，我們可以通過在MySQL中使用Triggers（觸發器）的方式來實時同步增刪改操作到ES中。

首先，需要在MySQL中創建一個觸發器，當表中的數據發生增刪改操作時，觸發器會將相關信息加入到一個特殊的表中。以下是一個簡單的觸發器示例：

DELIMITER $$
CREATE TRIGGER sync_es AFTER INSERT ON user
FOR EACH ROW
BEGIN
INSERT INTO es_sync_table(id, type, operation) VALUES (NEW.id, 'user', 'INSERT');
END$$
DELIMITER ;

上面的代碼中，創建了一個名為sync_es的觸發器，當user表中插入數據時，觸發器會將該數據的id、類型（此處為user）以及操作類型（此處為INSERT）插入到es_sync_table中。

接下來，我們需要使用一個定時任務或者另一個程序，來定期地從es_sync_table中獲取新增、修改或者刪除的數據，并將其同步到ES中。以下是一個簡單的同步代碼示例（使用Python語言編寫）：

es = Elasticsearch()
while True:
sync_data = get_sync_data_from_es_table()
for data in sync_data:
if data['operation'] == 'INSERT':
es.index(index=data['type'], doc_type=data['type'], id=str(data['id']), body=get_data_from_mysql(data['id']))
elif data['operation'] == 'UPDATE':
es.update(index=data['type'], doc_type=data['type'], id=str(data['id']), body={'doc': get_data_from_mysql(data['id'])})
else:
es.delete(index=data['type'], doc_type=data['type'], id=str(data['id']))
time.sleep(1)

上面的代碼中，我們每秒鐘獲取一次es_sync_table中的數據，遍歷其中的每一條數據，根據其操作類型使用ES的API來實現數據的同步。其中，get_data_from_mysql函數用于從MySQL中獲取數據，可以根據需要進行定義。

以上就是使用Triggers實現MySQL實時同步增刪改到ES的方法，簡單易用，適用于大部分的中小型應用。當然，對于一些高并發、數據量較大的應用，還需要結合其他優化措施來實現更為可靠和高效的同步。