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);
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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');
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Logstash
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]}" }}
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启动 logstash
./bin/logstash -f sync_es_table.conf
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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');
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Easysearch 确认新增
Mysql 数据库修改记录
UPDATE es_table SET client_name = 'test 0001' WHERE id=1;
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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。
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