作者回复: 会考虑，貌似很多同学都有这个需求

作者回复: 你可以使用ELK stack中的logstash，logstansh提供了jdbc的 connector。 其实最主要的是需要结合使用场景，例如对更新实时性要求高的，你也可以通过代码直接同步数据。 有些应用，你可以考虑每晚同步一次数据。需要注意的是，如果牵涉到并发的场景，你需要自己去处理乐观锁，处理版本冲突，避免数据出错。

作者回复: 1. es采用了倒排索引的结构（这是性能高的主要原因 2. es 可以对计算结果进行算分并且排序，而传统数据库 结果只有 yes / no 的二元结果

作者回复: beats是轻量级的数据shipper，使用go语言开发，主要用来做数据采集，数据的enrichment相关的功能比较少，更多的是以agent的方式启动在数据源的机器上。 beats可以和es连接也可以和logstash连接。 logstash比较重，更加多的用来创建数据管道，具有很强的数据二次加工的能力。

作者回复: 一个索引，通常有很多的field，你的查询都是针对field的。 所以，你可以使用bool查询，也可以使用multi field query，都可以指定你想查询的字段，至于你不想查询某个字段，你只需要不对这个字段查询就可以了。 希望这个回答对你有所帮助

作者回复: 没有专门介绍如何使用python，但是有一节的例子（space jam的例子）使用python写的代码实现数据的写入删除和索引的创建。

作者回复: logstash 提供了jdbc的connector，可以通过配置，读取jdbc，把数据写入es。

作者回复: 🤝

作者回复: 可以查一下 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/hadoop/7.1/requirements.html

作者回复: 例如传统关系型数据库，oracle，mysql等