开源数据同步神器——canal
作为使用最广泛的数据库，如何将mysql的数据与中间件的数据进行同步，既能确保数据的一致性、及时性，也能做到代码无侵入的方式呢？如果有这样的一个需求，数据修改后，需要及时的将mysql中的数据更新到elasticsearch,我们会怎么进行实现呢？
Elastic Stack学习--elasticsearch部署
Elastic Stack是一套支持数据采集、存储、分析、展现的全流程数据分析工具，旧时称作ELK（Elasticsearch，Logstash，Kibana的缩写，）。Elastic Stack由一系列的工具集组成，其核心组成如下图：
Logstash & Beats：数据采集工具，logstash适合大批量数据的采集，其结构较重，消耗资源较大，适合集群化部署。
【入门指南】操作阿里云Kibana
Elastic公司的“ELK”是目前最火的日志分析三剑客，其中ElasticSearch负责日志的索引，Logstash负责日志的收集，Kibana负责日志的展示和分析。Elastic与阿里云达成了合作伙伴关系，推出“阿里云 Elasticsearch”服务，提供了开箱即用的Elasticsearch和Kibana环境。
【技术实验】Elasticsearch 做数据库系列之一：表结构定义
Elaticsearch 有非常好的查询性能和查询语法，在一定场景下可以替代RDBMS做为OLAP。《Elasticsearch 做数据库系列》系列文章通过类比SQL的概念，实验并学习Elasticsearch聚合DSL的语法和语义，并用 python 实现一个翻译器，能够使用 SQL 来完成 Elasticsearch 聚合DSL一样的功能。
