MySQL数据自动同步到Es

Logstash
  • 测试数据准备

    DROP DATABASE IF EXISTS es;CREATE DATABASE es DEFAULT CHARACTER SET utf8;USE es;CREATE TABLE book
    (id INT NOT NULL,title VARCHAR(20),author VARCHAR(20),price DECIMAL(6,2),PRIMARY KEY(id)
    );DROP PROCEDURE IF EXISTS batchInsertBook;DELIMITER $$
    CREATE PROCEDURE batchInsertBook(IN seed INT, IN loops INT)
    BEGINDECLARE i INT;DECLARE id INT;SET i = 0;SET id = seed;WHILE i < loops DOINSERT INTO book(id, title,author, price) VALUES(id, '雪山飞狐', '金庸', 50),(id+1, '神雕侠侣', '金庸', 60),(id+2, '三国演义', '罗贯中', 50),(id+3, '西游记', '吴承恩', 40);SET id = id + 4;SET i = i + 1;END WHILE;
    END $$
    DELIMITER ;-- 禁用索引,加快数据导入速度
    ALTER TABLE book DISABLE KEYS;-- 调用存储过程导入数据
    CALL batchInsertBook(1, 100);-- 添加索引
    ALTER TABLE book ENABLE KEYS;-- 修改表的引擎为innodb
    ALTER TABLE book ENGINE INNODB;
    
    mysql> select count(*) from book;
    +----------+
    | count(*) |
    +----------+
    |    40000 |
    +----------+
    1 row in set (0.03 sec)
    
  • docker安装logstash

    # 拉取镜像
    docker pull logstash:7.12.1
    
  • 在宿主机配置目录

    mkdir -p /root/logstash
    
  • 在宿主机创建/root/logstash/logstash.yml,内容为空即可,该步骤不能省略

  • 在宿主机创建/root/logstash/logstash.conf

    input {jdbc {jdbc_driver_library => "/usr/share/logstash/mysql-connector-java-8.0.27.jar"jdbc_driver_class => "com.mysql.cj.jdbc.Driver"jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://192.168.126.1:3306/es?useSSL=false&allowPublicKeyRetrieval=true&serverTimezone=GMT%2B8"jdbc_user => "root"jdbc_password => "root"schedule => "* * * * *" statement => "SELECT * FROM book"type => "jdbc"}
    }filter {
    }output {stdout {codec => json_lines}
    }
    
    • 本次连接的是windows上的MySQL,通过IpV4的IP地址连接

      测试连通性

    • 上传maven仓库中的jar

      # \apache-maven-3.9.6\repository\mysql\mysql-connector-java\8.0.11\mysql-connector-java-8.0.11.jar
      [root@localhost logstash]# ls
      mysql-connector-java-8.0.11.jar
      [root@localhost logstash]# chmod 644 mysql-connector-java-8.0.11.jar
      
    • 开启windowsroot远程登录

      mysql -uroot -proot
      use mysql;
      update user set host = '%' where user = 'root';
      FLUSH PRIVILEGES;
      
      mysql> select host,user from user;
      +-----------+------------------+
      | host      | user             |
      +-----------+------------------+
      | %         | root             |
      | localhost | mysql.infoschema |
      | localhost | mysql.session    |
      | localhost | mysql.sys        |
      +-----------+------------------+
      4 rows in set (0.00 sec)
      
  • 启动logstash容器

    docker run -d  \--name logstash \-v ~/logstash/logstash.yml:/usr/share/logstash/config/logstash.yml \-v ~/logstash/logstash.conf:/usr/share/logstash/pipeline/logstash.conf \-v ~/logstash/mysql-connector-java-8.0.11.jar:/usr/share/logstash/mysql-connector-java-8.0.11.jar \logstash:7.12.1
    
  • 查看日志

    # 查看数据同步
    docker logs -f logstash
    

  • 将数据输出到ElasticSearch

    {% note blue ‘fas fa-bullhorn’ modern %}

    既然我们能从mysql中读取数据,并输出到stdout,那么我们同样可以从mysql中读取数据,然后将数据输出到ElasticSearch,修改logstash.conf,内容如下

    {% endnote %}

    input {jdbc {jdbc_driver_library => "/usr/share/logstash/mysql-connector-java-8.0.11.jar"jdbc_driver_class => "com.mysql.cj.jdbc.Driver"jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://192.168.126.1:3306/es?useSSL=false&allowPublicKeyRetrieval=true&serverTimezone=GMT%2B8"jdbc_user => "root"jdbc_password => "root"schedule => "* * * * *"statement => "SELECT * FROM book"type => "jdbc"}
    }filter {}output {elasticsearch {hosts => ["192.168.32.128:9200"]index => "book"document_id => "%{id}"}stdout {codec => json_lines}
    }
    
  • 确保es是启动的

  • 重启

    [root@192 logstash]# docker restart logstash
    logstash
    
  • 进入如下界面

  • 查看是否同步到es

    以上的这种同步数据的方式,我们称之为“全量同步”

  • 增量同步

    • 修改logstash.conf,内容如下

      input {jdbc {jdbc_driver_library => "/usr/share/logstash/mysql-connector-java-8.0.11.jar"jdbc_driver_class => "com.mysql.cj.jdbc.Driver"jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://192.168.126.1:3306/es?useSSL=false&allowPublicKeyRetrieval=true&serverTimezone=GMT%2B8"jdbc_user => "root"jdbc_password => "root"schedule => "* * * * *"type => "jdbc"# 记录查询结果中,某个字段的值use_column_value => true# 记录id字段的值,用于增量同步tracking_column => "id"# 指明要记录的字段的类型tracking_column_type => numeric# 指定要记录上一次查询的数据record_last_run => true# :sql_last_value代表上次查询出来的最大的“tracking_column”中的值statement => "SELECT * FROM book where id > :sql_last_value"last_run_metadata_path => "syncpoint_table"}   
      }filter {
      }output {elasticsearch {hosts => ["192.168.32.128:9200"]index => "book"document_id => "%{id}"}stdout {codec => json_lines}
      }
      

      增量同步

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