询问几个问题。

[cmp-cc]

@D2C-Cai
感谢你对开源社区做出的贡献，我相信这个项目，我想提问几个问题。

1. 这里使用MongoDB作为存储的一部分,Mysql作为主存储库。 MongoDB的存储场景在什么地方，我看到部分人也选择结合Mysql+MongoDB做多数据源存储。

2. Elasticsearch 作为搜索， 你会选择双写，还是同步。 如果是同步的话，ES同步主库(Mysql)的策略，你会怎么选，为什么？

• elasticsearch-jdbc
• logstash-jdbc
• canal
• go-mysql-elasticsearch

我不是来泼冷水的，真的是技术选型中的一些疑惑。

[D2C-Cai]

1. 仅仅是电商场景应用，关系型数据库Mysql，主要存业务数据，需要严格控制事务的，如订单，会员，商品等信息，Mysql面对体量大的数据查询压力巨大，高并发下容易挂，MongoDB支持体量大，便于查询，适合存放社交信息如评论啊，和一些用户操作埋点的数据，这些数据不严格要求事务，还可以存站点的内容文章等信息

2. Elasticsearch存一些需要全站搜索聚合的数据，可直接同步冗余处理，可能原先Mysql+MongoDB里都有的数据，经过处理加工推导Elasticsearch里，比如京东的商品查询，品牌查询，分类查询啊，或者社交电商的部分关注啊，买家秀啊等查询，当然还能做一些操作日志聚合

[cmp-cc]

嗯，谢谢你。

对于电商系统，ElasticSearch创建一个Index做为统一入口合适，还是分为多个Index合适。

关于Mysql+MongoDB处理加工到ES， 离线相对容易很多，如果实时同步，有符合的中间件吗？

非常感谢

[D2C-Cai]

ElasticSearch的index，你可以查下官方文档，同一个索引下，文档量达到多少多少，搜索性能下降比例，其实很简单，按照业务分就好，商品相关的叫product-index，里边设置不同的type，会员相关的，收藏夹啊关注啊粉丝互动啊，叫member-index，其他类推，最好按照业务分，这样每个index下几百万几千万数据，没什么压力的。
至于数据同步问题嘛，目前我的处理是写到业务里，业务有修改，增加，删除触发ElasticSearch内数据的变更，这种同步中间件基本没有吧，反正我是不知道。
我是这个“D2C全球好设计”这个电商app后端的主负责，我们从单机项目，dubbo的SOA，到现在的微服务，大概凑活，只能说尽量学习阿里啊京东的解决方案，肯定没人家专业

[cmp-cc]

很中肯，很受用。 持续向你学习，谢谢你的回复。

未来消费升级，品味升级。设计师电商会越来越好。祝愿D2C越来越好。