ES（Elasticsearch）是一个开源的分布式搜索和分析引擎，而MySQL则是一种流行的关系型数据库管理系统。相结合，ES可以作为MySQL的高级查询和分析工具，扩展MySQL的功能和性能。下面是一些ES和MySQL如何配合的常见场景和方法。

1. 实时搜索和全文检索：ES擅长处理大规模的实时搜索和全文检索，而MySQL的全文索引功能相对较弱。可以通过在MySQL中存储数据，然后使用ES构建索引，并使用ES进行全文搜索和查询。这样可以提高搜索性能和结果的准确性。

2. 数据同步和复制：通过使用MySQL的binlog或者自定义触发器，可以将MySQL中的数据实时同步到ES中。这样可以保持ES中的数据与MySQL中的数据一致，并且能够在ES中进行实时的查询和分析。

3. 数据分析和聚合：ES提供了强大的聚合和分析功能，可以对大规模数据进行快速的复杂聚合操作。在MySQL中，可以将数据存储在ES中，并使用ES进行聚合操作，以减轻MySQL的负载压力。

4. 分布式数据存储：ES具有分布式特性，可以将数据分布在多个节点上进行存储和处理，以提高数据的可用性和吞吐量。可以将MySQL中的部分数据存储在ES中，以实现分布式存储和查询。

下面是使用ES和MySQL配合的具体步骤：

1. 安装和配置ES和MySQL：首先需要安装和配置ES和MySQL，确保它们正常运行并能够互相通信。

2. 数据同步：通过使用MySQL的binlog或者自定义触发器，将MySQL中的数据实时同步到ES中。可以使用开源工具如Logstash、Debezium等来简化数据同步的过程。

3. 构建索引：在ES中创建索引，并将MySQL中的数据导入到ES中。可以使用ES提供的API或者开源工具如Elasticsearch JDBC插件等来实现。

4. 查询和分析：使用ES进行实时的搜索、查询和分析操作。可以使用ES的API或者开源工具如Kibana等来进行查询和可视化分析。

5. 定期同步和更新：由于数据的变化，需要定期将MySQL中的数据同步到ES中，以保持数据的一致性。可以使用定时任务或者增量同步的方式来实现。

需要注意的是，ES和MySQL的配合需要考虑数据一致性和性能问题。因此，在设计和实现过程中需要进行相应的规划和优化，以确保系统的稳定性和性能。