Rust 非常适合此类门店嵌入式场景，其完整易用的工具链、高质量社区、安全的内存管理，能大量缩短上线时间、提高交付质量。目前 Rust 在便利蜂已 100% 支撑店内网络 2 年时间，稳定性达 99.9999%，需求频次每半个月会做一次迭代。

在我们的开发过程中，经常会在一个项目中使用多种数据库系统。在一些特定场景下，我们希望把数据从一种数据库，同步到另一种异构的数据库，以便进行数据分析统计、完成实时监控、实时搜索等功能。这个异构数据源同步的过程称为Change Data Capture（变化数据捕获）。

我们本文讨论的是Source为MySQL、Target为ElasticSearch的场景下，进行增量和全量同步操作过程。众所周知，MySQL数据库凭借其性能卓越、服务稳定、开放源代码、社区活跃等因素，成为当下最流行的关系型数据库，但是在数据量级较大或涉及到多表操作时，亦或是需要根据地理位置进行查询时，MySQL通常不能给我们很好的支持。

为了解决MySQL查询缓慢、无法查询的问题，我们通常采用ElasticSearch等进行配合检索。在传统方式中，将MySQL同步数据到ElasticSearch通常采用的是双写、MQ消息等形式，这些形式都存在着耦合高、性能差、丢失数据等风险。

所以我们需要探索出一套对业务无侵入的MySQL同步至ElasticSearch异构数据库的解决方案。本文将分别从增量同步、全量同步两个层面进行探讨。

便利蜂创始人庄辰超2019年8月在混沌大学讲过《便利蜂：算法驱动，升级便利店体验》这堂课，非常细致地讲述了他是如何分析市场机会，找到了创业切入点，创立了便利蜂，并且如何用一套强大的算法系统来实现经营决策的无人化。