应用场景当中经常会遇到模糊查询或多条件匹配查询，数据量较小的情况下通过简单的数据库模糊查询是可以解决的，但是对于数据量庞大的情况，数据库模糊查询就会出现性能问题。这种情况下的一种解决方案就是根据查询内容构建反向索引，借助搜索引擎进行查询，提升查询性能。
目前使用比较多的分布式搜索引擎是ElasticSearch。那么项目中如何使用ES？如何保证ES的数据更新？下面简单做个描述。
Elasticsearch使用可以简单分为两个阶段。数据初始化阶段、数据更新阶段。
数据初始化阶段。数据初始化常见的方式如下：
一、通过应用程序手动将数据库中的数据，调用ES接口API插入ES索引库中。
二、同过数据迁移工具将数据初始化到ES数据库。目前常用的ES同步工具有logstash-input-jdbc、DataX。通过同步迁移工具可以全量将数据库数据初始化到ES索引库中。
数据更新阶段。数据更新阶段常见的处理方式如下：
一、通过应用服务直接调用ES更新接口。这种方式实现比较简单但是对业务侵入性比较大。
二、对于实时性要求不高的可以采用定时任务监控数据表变化然后调用ES接口实现数据更新。
三、业务应用中通过发送消息异步更新数据。
四、通过DataX同步工具定时将修改的数据同步到ES库中。
五、监控数据库Binlog变化通过开源中间间订阅数据变化，将变化的数据同步到ES数据库中。如通过开源中间件canal将数据库变更更新到ES库。
上述是ElasticSearch使用的简单描述。使用的关键还是数据库与ES间的数据同步。能否用的好关键也是数据间的同步。
