从 Mysql 同步数据到 ES 有多种方案，这次我们使用 ELK 技术栈中的 Logstash 来将数据从 Mysql 同步到 Easysearch 。
方案前提
- Mysql 表记录必须有主键，比如 id 字段。通过该字段，可将 Easysearch 索引数据与 Mysql 表数据形成一对一映射关系，支持修改。
- Mysql 表记录必须有时间字段，以支持增量同步。
如果上述条件具备，便可使用 logstash 定期同步新写入或修改后的数据到 Easysearch 中。
方案演示
版本信息
Mysql: 5.7
Logstash: 7.10.2
Easysearch: 1.5.0
MySQL 设置
创建演示用的表。
CREATE DATABASE es_db;
USE es_db;
DROP TABLE IF EXISTS es_table;
CREATE TABLE es_table (
id BIGINT(20) UNSIGNED NOT NULL,
PRIMARY KEY (id),
UNIQUE KEY unique_id (id),
client_name VARCHAR(32) NOT NULL,
modification_time TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
insertion_time TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
说明
- id 字段: 主键、唯一键，将作为 Easysearch 索引中的 doc id 字段。
- modification_time 字段: 表记录的插入和修改都会记录在此。
- client_name: 代表用户数据。
- insertion_time: 可省略，用来记录数据插入到 Mysql 数据的时间。
插入数据
INSERT INTO es_table (id, client_name) VALUES (1, 'test 1');
INSERT INTO es_table (id, client_name) VALUES (2, 'test 2');
INSERT INTO es_table (id, client_name) VALUES (3, 'test 3');
Logstash
配置文件
input {
jdbc {
jdbc_driver_library => "./mysql-connector-j-8.1.0/mysql-connector-j-8.1.0.jar"
jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"
jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://192.168.56.3:3306/es_db"
jdbc_user => "root"
jdbc_password => "password"
jdbc_paging_enabled => true
tracking_column => "unix_ts_in_secs"
use_column_value => true
tracking_column_type => "numeric"
last_run_metadata_path => "./.mysql-es_table-sql_last_value.yml"
schedule => "*/5 * * * * *"
statement => "SELECT *, UNIX_TIMESTAMP(modification_time) AS unix_ts_in_secs FROM es_table WHERE (UNIX_TIMESTAMP(modification_time) > :sql_last_value AND modification_time < NOW()) ORDER BY modification_time ASC"
}
jdbc {
jdbc_driver_library => "./mysql-connector-j-8.1.0/mysql-connector-j-8.1.0.jar"
jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"
jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://192.168.56.3:3306/es_db"
jdbc_user => "root"
jdbc_password => "password"
schedule => "*/5 * * * * *"
statement => "SELECT count(*) AS count,'es_table' AS table_name from es_table"
}
}
filter {
if ![table_name] {
mutate {
copy => { "id" => "[@metadata][_id]"}
remove_field => ["@version", "unix_ts_in_secs","@timestamp"]
add_field => { "[@metadata][target_index]" => "mysql_es_table" } }
} else {
mutate {
add_field => { "[@metadata][target_index]" => "table_counts" }
remove_field => ["@version"]
}
uuid {
target => "[@metadata][_id]"
overwrite => true
}
}
}
output {
# stdout { codec => rubydebug { metadata => true } }
elasticsearch {
hosts => ["https://localhost:9200"]
user => "admin"
password => "f0c6fc61fe5f7b084c00"
ssl_certificate_verification => "false"
index => "%{[@metadata][target_index]}"
manage_template => "false"
document_id => "%{[@metadata][_id]}"
}
}
- 每 5 秒钟同步一次 es_table 表的数据到 mysql_sync_idx 索引。
- 每 5 秒统计一次 es_table 表的记录条数到 table_counts 索引，用于监控。
启动 logstash
./bin/logstash -f sync_es_table.conf
查看同步结果, 3 条数据都已同步到索引。
Mysql 数据库新增记录
INSERT INTO es_table (id, client_name) VALUES (4, 'test 4');
Easysearch 确认新增
Mysql 数据库修改记录
UPDATE es_table SET client_name = 'test 0001' WHERE id=1;
Easysearch 确认修改
删除数据
Logstash 无法直接删除操作到 ES ，有两个方案：
- 在表中增加 is_deleted 字段，实现软删除，可达到同步的目的。查询过滤掉 is_deleted : true 的记录，后续通过脚本等方式定期清理 is_deleted : true 的数据。
- 执行删除操作的程序，删除完 Mysql 中的记录后，继续删除 Easysearch 中的记录。
同步监控
数据已经在 ES 中了，我们可利用 INFINI Console 的数据看板来监控数据是否同步，展示表记录数、索引记录数及其变化。
