第一种方式在引入CDC抓取工具，例如debezium后，会让整个流程非常复杂，经历的环节过多，仍要控制好Kafka的按键分区和折叠模式，数据管道也要解决关系结构向文档结构的ETL过程。
当然方式一也可以不用Kafka，直接走Logstash管道的过滤通道，但是第三方CDC抓取工具就要再考虑一层与Logstash的对接过程。
第二种方式虽然简单，不过JDBC轮询对MySQL有不小的影响，而且业务表需要提供变化日志表，再有Logstash等清洗程序再做ETL合并同步，这个过程也不容易。
我们再看MongoDB连接Elasticsearch
通过mongo-connector可以轻松实现MongoDB到Elasticsearch的数据实时同步
mongo-connector通过监听Oplog，非常类似MySQL CDC工具对binglog的监听，实时对数据进行采集并直接同步到Elasticsearch中，因为MongoDB和Elasticsearch都是无模式的文档型数据库，因此ETL过程可以由mongo-connector工具实现MongoDB集合向ES索引的无缝写入，会省去ETL过程很大的麻烦。
四、总结从上面的架构描述上，其实已经强有力的论证了MongoDB无论作为存储文档型的博客文章也好，还是与其他专有搜索引擎同步也好，相对于MySQL，是更好的解决方案。
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