1.Server同步
在服务端（Spring Boot或Spring Cloud）对MongoDB进行CRUD操作时，同时对ES进行相同操作。
优点：对两者同时操作，代码层面解决同步问题。
缺点：
- 服务端改动较大，可以在common模块中集成对两种数据库的CUD操作
- 可靠性一般，任一方CUD操作出现问题时，可能会产生数据不一致问题
- 对Server的性能开销较大，得同时操作两种数据库
2.手动同步+增量更新
Transporter可以将数据从MongoDB同步到ES，但重要的是Transporter只同步一次。当工作完成时，Transporter的工作就结束了。无法实现增量同步
Change Stream是MongoDB从3.6开始支持的新特性。可以实现增量同步。
3.ES插件
ES有一个插件叫elasticsearch-river-mongodb，在ES 1.x中被广泛使用，但在ES 2.x被弃用。如果使用ES 1.x，可以使用这个插件。
4.JDBC input plugin for logstash
通过添加一个Mongo输入和ES输出插件，我们可以利用logstash存储的缓冲、输入、输出和过滤功能来完成这项工作。
实际上是定时从mongo中获取新数据写入es。如果在mongo中更新或删除数据，es中是不会跟着变化的。大量的冗余数据传输，实时性差，仅适用于少量数据。
JDBC输入插件是一种选择，但它需要JDBC驱动程序的支持。MongoDB没有得到良好支持的免费JDBC驱动程序。
5.Mongo-ES connector
Mongo-connector是一个python包的实时同步服务。它创建了一个从mongodb集群到一个或多个目标系统的管道。它需要mongo在replica-set模式下运行，同步mongo中的数据到目标，然后跟踪Mongo oplog，实时跟踪MongoDB中的操作。它需要一个名为“elastic2_doc_manager”的包来将数据写入ES。
6.Monstache
Monstache使用MongoDB oplog作为事件源。需要确保MongoDB通过部署副本集来配置为生成oplog。
MongoDB、阿里云ES及Monstache服务部署在专有网络VPC（Virtual Private Cloud）内，所有数据私网通信，高速且安全。
Monstache基于MongoDB的oplog实现实时数据同步及订阅，支持MongoDB与高版本ES之间的数据同步，同时支持MongoDB的变更流和聚合管道功能，并且拥有丰富的特性。
Monstache不仅支持软删除和硬删除，还支持数据库删除和集合删除，能够确保ES端实时与源端数据保持一致。
Mongo-ES connector和Monstache都是使用MongoDB oplog作为事件源，基于MongoDB的replica进行同步，因为多加了一个副本集，所以有数据冗余的问题。connector使用python开发，monstache使用Go语言开发。
7.netcore
Mongo2Es是用来保持你的mongoDB collections和你的elasticsearch index之间的数据实时同步.它是用mongo oplog来监听你的mongdb数据是否发生变化,无论是增删改查它都会及时反映到你的elasticsearch index上.在使用本工具之前你必须保证你的mongoDB是符合replica结构的,如果不是请先正确设置之后再使用此工具.
支持一对一,一对多,多对一和多对多的数据传输方式.
一对一 - 一个mongodb的collection对应一个elasticsearch的index之间的数据同步
一对多 - 一个mongodb的collection对应多个elasticsearch的index之间的数据同步
多对一 - 多个mongodb的collection对应一个elasticsearch的index之间的数据同步
多对多 - 多个mongodb的collection对应多个elasticsearch的index之间的数据同步
这个工具是GitHub上开源的一个工具，地址是：https://github.com/SnailDev/SnailDev.Mongo2Es
使用C#开发的，就是不知道靠不靠谱
8.mongo-sync-elasticsearch
mongodb数据同步到elasticsearch的中间件，支持全量，增量(新增修改删除)，实时同步等多种同步情景。(sync MongoDB to Elasticsearch in realtime) （MongoDB sync to es/Elasticsearch）
Go语言开发，不知道靠不靠谱
综上所述
- Server同步的好处是同步方式都是自己定义的，灵活，可控，缺点是得写大量的开发代码
- elasticsearch-river-mongodb在ES2.x已经被弃用了，不推荐
- JDBC input plugin for logstash需要JDBC支持，不推荐
- netcore和mongo-sync-elasticsearch都是个人开源的工具，支持不好，不太推荐
推荐以下：
- Monstache，支持好，阿里云比较承认
- Mongo-connector
- 上述第二条，先手动同步，再增量更新，我自己想出来的，不知道这样靠不靠谱