那咱们先来聊聊，为啥之前查询那么慢呢？其实啊，原因也简单，就是因为数据量太大了。你想啊，一个表里有几千万条数据，每次查询还得关联十几个子表，每个子表的数据也是上亿条，这能不慢吗？咱们虽然用了索引、优化了SQL，但效果还是不明显。这就像是你让一个胖子去跑马拉松，他跑得动吗？跑不动啊！
所以啊，咱们就得想办法给这个“胖子”减减肥，这就是查询分离的思路啦。咱们在写数据的时候，顺便把数据发到一个消息队列（MQ）里，然后异步地写到Elasticsearch（ES）里去。这样，查询的时候就不去主表凑热闹了，直接去ES里查，那速度可就快多了。
那具体怎么实现呢？咱们来看看代码。假设咱们用的是Java，首先，咱们得在写数据库的时候，把数据也发到MQ里去。这里咱们用RabbitMQ作为例子：
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.Channel;
public class MessageSender {
private final static String QUEUE_NAME = "data_queue";
public void send(String message) throws Exception {
ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
factory.setHost("localhost");
try (Connection connection = factory.newConnection();
Channel channel = connection.createChannel()) {
channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, message.getBytes());
System.out.println(" [x] Sent '" + message + "'");
}
}
}这段代码就是往MQ里发消息的。咱们在写数据库的时候，调用这个send方法，把数据作为消息发出去。
然后，咱们得有个消费者来监听这个MQ，把消息异步地写到ES里去。这里咱们用Elasticsearch的Java客户端来操作ES：
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexRequest;
import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexResponse;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.action.index.IndexResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;
public class EsDataWriter {
private RestHighLevelClient client;
public EsDataWriter(RestHighLevelClient client) {
this.client = client;
}
public void writeToEs(String indexName, String jsonData) throws Exception {
IndexRequest indexRequest = new IndexRequest(indexName);
indexRequest.source(jsonData, XContentType.JSON);
IndexResponse indexResponse = client.index(indexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println("Data written to ES with id: " + indexResponse.getId());
}
}这段代码就是往ES里写数据的。咱们在MQ的消费者里，拿到消息后，调用这个writeToEs方法，把数据写到ES里去。那这样，查询的时候咱们就不去主表查了，直接去ES里查。那速度，嗖嗖的，500毫秒就出结果了。
但是啊，这里有个问题，就是数据还没同步到ES的时候，立马去查，查不到怎么办？这个嘛，咱们也有办法。咱们可以在数据库里加个字段，比如叫es_synced，表示数据是否已经同步到ES了。ES消费者写入ES后可以更新一下这个字段，查询单条数据的时候，咱们先查这个字段，如果已经同步了，就直接去ES里查；如果还没同步，就等一会儿再查，或者从主表里查。
如果是批量查多条数据那就不用做这个处理了，只允许查出来已经同步到ES的数据就可以了！
那历史数据怎么迁移呢？这个其实也不难。咱们可以写个脚本，把主表里的数据分批查出来，然后发到MQ里去，让消费者异步地写到ES里去。这样，历史数据也就迁移到ES里了。
总的来说啊，这个查询分离的思路还是挺实用的。它就像是一个减肥的方法，让咱们的“胖子”数据库跑得快了起来。当然啦，这个方法也不是万能的，比如如果数据量实在太大了，写入速度也会受影响。但是啊，对于大部分场景来说，这个方法还是挺好用的。
好啦，今天咱们就聊到这里啦。如果你也有类似的困扰，不妨试试这个方法~
