同步mysql数据到ElasticSearch的最佳实践| Id | Title | DateAdded | SourceUrl | PostType | Body | BlogId | Description | DateUpdated | IsMarkdown | EntryName | CreatedTime | IsActive | AutoDesc | AccessPermission |
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| 15863519| 同步mysql数据到ElasticSearch的最佳实践| 2022-02-04T22:02:00| | BlogPost|
Elasticsearch是一个实时的分布式搜索和分析引擎。它可以帮助你用前所未有的速度去处理大规模数据。ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。
安装es以及head插件，略。
为了使海量数据能够提供实时快速的查询，mysql很显然力不从心，于是我们需要利用es提供大数据搜索服务，典型的场景就是：产品或者商品搜索。
首先是数据同步，将mysql数据同步到es的方式很多，经过测试，稳定且易用的是 logstash-input-jdbc
如何安装logstash-input-jdbc插件？
参考：http://blog.csdn.net/yeyuma/article/details/50240595#quote
全量同步与增量同步
全量同步是指全部将数据同步到es，通常是刚建立es，第一次同步时使用。增量同步是指将后续的更新、插入记录同步到es。（删除记录没有办法同步，只能两边执行自己的删除命令）
根据公司内部实践，logstash-input-jdbc增量同步的原理很简单。我们做增量同步是需要知道插入和更新记录的，因此，进入ES提供搜索服务的表（要同步的标），都要加上update_time,每次插入和更新的时候更新这个字段，让logstash-input-jdbc知道即可。
详见：https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/plugins-inputs-jdbc.html#_predefined_parameters
关键点：
where t.update_time > :sql_last_value
测试结果：
先更新一条数据看看
然后在es中查询看看有没有更新到
成功，自动同步了！
如果需要同时同步多个表，那么需要以下配置
input {jdbc {jdbc_driver_library => "/Users/logstash/mysql-connector-java-5.1.39-bin.jar"jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://localhost:3306/database_name"jdbc_user => "root"jdbc_password => "password"schedule => "* * * * *"statement => "select * from table1"type => "table1"}jdbc {jdbc_driver_library => "/Users/logstash/mysql-connector-java-5.1.39-bin.jar"jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://localhost:3306/database_name"jdbc_user => "root"jdbc_password => "password"schedule => "* * * * *"statement => "select * from table2"type => "table2"}# add more jdbc inputs to suit your needs
}
output {elasticsearch {index => "testdb"document_type => "%{type}" # <- use the type from each inputhosts => "localhost:9200"}
}
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