Mysql到Elasticsearch的数据同步，一般用ETL来实现，但性能并不理想，目前大部分的ETL是定时查询Mysql数据库有没有新增数据或者修改数据，如果数据量小影响不大，但如果几百万上千万的数据量性能就明显的下降很多，本文是使用Go实现的go-mysql-transfer中间件来实时监控Mysql的Binlog日志，然后同步到Elasticsearch，从实时性、性能效果都不错。

一、go-mysql-transfer

go-mysql-transfer是使用Go语言实现的MySQL数据库实时增量同步工具。能够实时监听MySQL二进制日志(binlog)的变动，将变更内容形成指定格式的消息，发送到接收端。在数据库和接收端之间形成一个高性能、低延迟的增量数据(Binlog)同步管道, 具有如下特点：

1、不依赖其它组件，一键部署

2、集成多种接收端，如：Redis、MongoDB、Elasticsearch、RabbitMQ、Kafka、RocketMQ，不需要再编写客户端，开箱即用

3、内置丰富的数据解析、消息生成规则；支持Lua脚本，以处理更复杂的数据逻辑

4、支持监控告警，集成Prometheus客户端

5、高可用集群部署

6、数据同步失败重试

7、全量数据初始化

详情及安装说明 请参见： MySQL Binlog 增量同步工具go-mysql-transfer实现详解

项目开源地址：go-mysql-transfer

二、配置

# app.ymltarget: elasticsearch #目标类型#elasticsearch连接配置es_addrs: 127.0.0.1:9200 #连接地址，多个用逗号分隔es_version: 7 # Elasticsearch版本，支持6和7、默认为7#es_password:  # 用户名#es_version:  # 密码

三、数据转换规则

相关配置如下：

rule:  -    schema: eseap #数据库名称    table: t_user #表名称    #order_by_column: id #排序字段，存量数据同步时不能为空    #column_lower_case: true #列名称转为小写,默认为false    #column_upper_case:false#列名称转为大写,默认为false    column_underscore_to_camel: true #列名称下划线转驼峰,默认为false    # 包含的列，多值逗号分隔，如：id,name,age,area_id  为空时表示包含全部列    #include_columns: ID,USER_NAME,PASSWORD    #exclude_columns: BIRTHDAY,MOBIE # 排除掉的列，多值逗号分隔，如：id,name,age,area_id  默认为空    #default_column_values: area_name=合肥  #默认的列-值，多个用逗号分隔，如：source=binlog,area_name=合肥    #date_formatter: yyyy-MM-dd #date类型格式化， 不填写默认yyyy-MM-dd    #datetime_formatter: yyyy-MM-dd HH:mm:ss #datetime、timestamp类型格式化，不填写默认yyyy-MM-dd HH:mm:ss    #Elasticsearch相关    es_index: user_index #Index名称,可以为空，默认使用表(Table)名称    #es_mappings: #索引映射，可以为空，为空时根据数据类型自行推导ES推导    #  -      #   column: REMARK #数据库列名称    #    field: remark #映射后的ES字段名称    #    type: text #ES字段类型    #    analyzer: ik_smart #ES分词器，type为text此项有意义    #    #format: #日期格式，type为date此项有意义    #   -      #    column: USER_NAME #数据库列名称    #    field: account #映射后的ES字段名称    #    type: keyword #ES字段类型

示例一

t_user表，数据如下：

自动创建的Mapping，如下：

同步到Elasticsearch的数据如下:

示例二

t_user表，同实例一

使用如下配置：

rule:  -    schema: eseap #数据库名称    table: t_user #表名称    order_by_column: id #排序字段，存量数据同步时不能为空    column_lower_case: true #列名称转为小写,默认为false    #column_upper_case:false#列名称转为大写,默认为false    #column_underscore_to_camel: true #列名称下划线转驼峰,默认为false    # 包含的列，多值逗号分隔，如：id,name,age,area_id  为空时表示包含全部列    #include_columns: ID,USER_NAME,PASSWORD    #exclude_columns: BIRTHDAY,MOBIE # 排除掉的列，多值逗号分隔，如：id,name,age,area_id  默认为空    default_column_values: area_name=合肥  #默认的列-值，多个用逗号分隔，如：source=binlog,area_name=合肥    #date_formatter: yyyy-MM-dd #date类型格式化， 不填写默认yyyy-MM-dd    #datetime_formatter: yyyy-MM-dd HH:mm:ss #datetime、timestamp类型格式化，不填写默认yyyy-MM-dd HH:mm:ss    #Elasticsearch相关    es_index: user_index #Index名称,可以为空，默认使用表(Table)名称    es_mappings: #索引映射，可以为空，为空时根据数据类型自行推导ES推导      -          column: REMARK #数据库列名称        field: remark #映射后的ES字段名称        type: text #ES字段类型        analyzer: ik_smart #ES分词器，type为text此项有意义        #format: #日期格式，type为date此项有意义      -          column: USER_NAME #数据库列名称        field: account #映射后的ES字段名称        type: keyword #ES字段类型

es_mappings 定义索引的mappings(映射关系)，不定义es_mappings则使用列类型自动创建索引的mappings(映射关系)。

自动创建的Mapping，如下：

同步到Elasticsearch的数据如下:

四、Lua脚本

使用Lua脚本可以实现更复杂的数据处理逻辑，go-mysql-transfer支持Lua5.1语法。

示例一

t_user表，数据如下：

引入Lua脚本：

#规则配置  rule:  -    schema: eseap #数据库名称    table: t_user #表名称    order_by_column: id #排序字段，存量数据同步时不能为空    lua_file_path: lua/t_user_es.lua   #lua脚本文件    es_index: user_index #Elasticsearch Index名称,可以为空，默认使用表(Table)名称    es_mappings: #索引映射，可以为空，为空时根据数据类型自行推导ES推导      -          field: id #映射后的ES字段名称        type: keyword #ES字段类型      -          field: userName #映射后的ES字段名称        type: keyword #ES字段类型      -          field: password #映射后的ES字段名称        type: keyword #ES字段类型      -          field: createTime #映射后的ES字段名称        type: date #ES字段类型        format: yyyy-MM-dd HH:mm:ss #日期格式，type为date此项有意义      -          field: remark #映射后的ES字段名称        type: text #ES字段类型        analyzer: ik_smart #ES分词器，type为text此项有意义      -          field: source #映射后的ES字段名称        type: keyword #ES字段类型

es_mappings 定义索引的mappings(映射关系)，不定义es_mappings则根据字段的值自动创建mappings(映射关系)。根据es_mappings 生成的mappings如下：

user_index索引mappings

Lua脚本：

local ops = require("esOps") --加载elasticsearch操作模块local row = ops.rawRow()  --当前数据库的一行数据,table类型，key为列名称local action = ops.rawAction()  --当前数据库事件,包括：insert、update、deletelocal id = row["ID"] --获取ID列的值local userName = row["USER_NAME"] --获取USER_NAME列的值local password = row["PASSWORD"] --获取USER_NAME列的值local createTime = row["CREATE_TIME"] --获取CREATE_TIME列的值local remark = row["REMARK"] --获取REMARK列的值local result = {}  -- 定义一个table,作为结果集result["id"] = idresult["userName"] = userNameresult["password"] = passwordresult["createTime"] = createTimeresult["remark"] = remarkresult["source"] = "binlog" -- 数据来源if action == "insert" then -- 只监听新增事件    ops.INSERT("t_user",id,result) -- 新增，参数1为index名称，string类型；参数2为要插入的数据主键；参数3为要插入的数据，tablele类型或者json字符串end 

同步到Elasticsearch的数据如下:

示例二

t_user表，同实例一

引入Lua脚本：

    schema: eseap #数据库名称    table: t_user #表名称    lua_file_path: lua/t_user_es2.lua   #lua脚本文件

未明确定义index名称、mappings，es会根据值自动创建一个名为t_user的index。

使用如下脚本：

local ops = require("esOps") --加载elasticsearch操作模块local row = ops.rawRow()  --当前数据库的一行数据,table类型，key为列名称local action = ops.rawAction()  --当前数据库事件,包括：insert、update、deletelocal id = row["ID"] --获取ID列的值local userName = row["USER_NAME"] --获取USER_NAME列的值local password = row["PASSWORD"] --获取USER_NAME列的值local createTime = row["CREATE_TIME"] --获取CREATE_TIME列的值local result = {}  -- 定义一个table,作为结果集result["id"] = idresult["userName"] = userNameresult["password"] = passwordresult["createTime"] = createTimeresult["remark"] = remarkresult["source"] = "binlog" -- 数据来源if action == "insert" then -- 只监听新增事件    ops.INSERT("t_user",id,result) -- 新增，参数1为index名称，string类型；参数2为要插入的数据主键；参数3为要插入的数据，tablele类型或者json字符串end 

同步到Elasticsearch的数据如下:

esOps模块提供的方法如下：

1. INSERT: 插入操作,如：ops.INSERT(index,id,result)。参数index为索引名称，字符串类型；参数index为要插入数据的主键；参数result为要插入的数据，可以为table类型或者json字符串
2. UPDATE: 修改操作,如：ops.UPDATE(index,id,result)。参数index为索引名称，字符串类型；参数index为要修改数据的主键；参数result为要修改的数据，可以为table类型或者json字符串
3. DELETE: 删除操作,如：ops.DELETE(index,id)。参数index为索引名称，字符串类型；参数id为要删除的数据主键，类型不限；

文章来源：https://www.jianshu.com/p/5a9b6c4f318c