MySQL 是一個非常流行的關系型數據庫管理系統 (DBMS)，而Elasticsearch (ES) 是一個高性能、分布式的全文搜索和數據分析引擎，能夠承載大規模的結構化和非結構化數據。在現代化的數據處理架構中，通常需要將 MySQL 數據庫中的數據實時同步到 Elasticsearch 中，這樣可以快速地進行搜索和實時數據分析。

為了實現這樣的功能，我們可以使用 Elasticsearch 中的 Logstash 工具，它是一個數據收集、轉換和傳輸管道，可以從不同的來源收集數據，對數據進行過濾和轉換，最終將數據傳輸到 Elasticsearch 中。

下面是一個使用 Logstash 將 MySQL 數據實時放入 Elasticsearch 中的示例：

input {
jdbc {
jdbc_connection_string =>"jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase"
jdbc_user =>"myuser"
jdbc_password =>"mypassword"
jdbc_driver_library =>"/usr/share/java/mysql-connector-java.jar"
jdbc_driver_class =>"com.mysql.jdbc.Driver"
statement =>"SELECT * from mytable WHERE created_at >:sql_last_value"
use_column_value =>true
tracking_column =>"created_at"
tracking_column_type =>"timestamp"
schedule =>"* * * * *"
}
}
output {
elasticsearch {
hosts =>["localhost:9200"]
index =>"myindex"
document_type =>"mydoc"
document_id =>"%{myid}"
}
}

在這個示例中，我們使用 Logstash 的 jdbc 輸入插件來連接 MySQL 數據庫，使用 elasticsearch 輸出插件將數據寫入 Elasticsearch 中。

使用 jdbc 輸入插件時，我們需要指定數據庫連接字符串、用戶名、密碼、JDBC 驅動器庫和類名，以及 SQL 語句。此外，我們還需要指定使用的追蹤列和類型，以及計劃任務的時間表。

在輸出部分，我們將數據寫入 Elasticsearch 中。我們需要指定 Elasticsearch 的主機和端口，以及要寫入的索引和文檔類型。此外，我們還需要指定文檔的 ID，這里使用了 %{myid}，這個值將從事件中獲取。

在實際運行中，我們可以使用以下命令來啟動 Logstash：

bin/logstash -f /path/to/config/file.conf

以上是使用 Logstash 將 MySQL 數據實時放入 Elasticsearch 中的簡單示例，該示例可根據實際的需求進行定制。