目前数据处理方案：
由于各个子系统用的都是mysql，我们采取抓取mysql binlog（DDL和DML）日志的方案，同步数据到mongodb进行数据模型整合。
数据量日渐庞大，mongodb近亿级，单文档将近上百字段，后台对数据的处理显得有些吃力。
预想方案：
想用elasticsearch，将存量数据导入，并且实时同步mongo数据，或者直接同步mysql数据库（太分散，目前先不考虑）。
为什么要用它呢
源于一个令男人听了沉默，女人听了流泪，程序员听了亢奋的字：快
为什么快呢
需要了解他的基本概念和原理了（也是查各种资料，结合大神的帖子加入自己的理解，有什么不对的地方还请多多指教）
基本描述：
elasticsearch是一个底层基于lucene，专门做检索，日志分析的框架。提供分布式文档存储，支持分布式数据检索，可集群n台机器，处理PB级数据。
基本概念：
1.名词与传统数据库对应关系
索引--index（数据库）
类型--type（表）
文档--document（行）
字段--field(列)
分片--shard(负载均衡式分表)----------每个分片都是一个lucene实例
2.查询方式
http Restful API
java API
3.集群
集群简单，可随时水平扩容
官网链接： https://www.elastic.co/
elasticsearch权威指南：https://es.xiaoleilu.com/010_Intro/05_What_is_it.html