用过 Solr 的朋友都知道,Solr 可以直接在配置文件中配置数据库连接从而完成索引的同步创建,但是 ElasticSearch 本身并不具备这样的功能,那如何建立索引呢?方法其实很多,可以使用 Java API 的方式建立索引,也可以通过 Logstash 的插件 logstash-input-jdbc 完成,今天来探讨下如何使用 logstash-input-jdbc 完成全量同步以及增量同步。

环境

本文以及后续 es 系列文章都基于 5.5.3 这个版本的 elasticsearch ,这个版本比较稳定,可以用于生产环境。

默认你已经搭建好 es 的基础环境,如还未搭建好,请参考前文。接下来只讲解 logstash 的安装使用。本文使用最新版本的 logstash ,版本号为 6.4.0。

系列文章

数据准备

如图所示,如果要实现这个搜索,首先要创建相关的索引,筛选条件有男生/女生,还有分类,属性,字数,连载状态,品质等,排序条件有人气,时间,字数,收藏,推荐,点击。

这些数据正常都不会再同一张表当中,而是分布于不同的表中,但这些数据都与作品的 id 紧紧关联。本文为了方便演示,把这些数据都放在同一张表当中,如果在实际使用的过程当中,如果遇到多张表的情况,可以写 sql 进行联合查询,同样也可以建立索引,实现方式详见下文。

创建表结构

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CREATE TABLE `book`  (
`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`create_time` datetime(0) NULL DEFAULT NULL,
`update_time` datetime(0) NULL DEFAULT NULL,
`status` tinyint(11) NULL DEFAULT NULL,
`name` varchar(20) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL,
`intro` longtext CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL,
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`author` varchar(20) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL,
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`goods` int(11) NULL DEFAULT NULL,
`click` int(11) NULL DEFAULT NULL,
`site` tinyint(11) NULL DEFAULT NULL,
`sort` tinyint(11) NULL DEFAULT NULL,
`vip` tinyint(11) NULL DEFAULT NULL,
`popularity` int(11) NULL DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_bin ;

导入测试数据

注:测试数据是通过爬虫在盗版网站抓的,个别数据胡乱填写的。

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INSERT INTO `book`(`id`, `create_time`, `update_time`, `status`, `name`, `intro`, `icon`, `author`, `words`, `collection`, `goods`, `click`, `site`, `sort`, `vip`, `popularity`) VALUES (42, '2017-12-27 20:53:08', '2017-12-27 20:53:10', 0, '刘备的日常', ' 【历史新纪元脑洞风暴征文】参赛作品 各位书友要是觉得《刘备的日常》还不错的话请不要忘记向您QQ群和微博里的朋友推荐哦!刘备的日常最新章节,刘备的日常无弹窗,刘备的日常全文阅读. ', 0, '熏香如风', 521111, 6234, 264534, 3425, 1, 22, 1, 6124);
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INSERT INTO `book`(`id`, `create_time`, `update_time`, `status`, `name`, `intro`, `icon`, `author`, `words`, `collection`, `goods`, `click`, `site`, `sort`, `vip`, `popularity`) VALUES (50, '2017-12-27 20:53:09', '2017-12-27 20:53:10', 0, '九转圣灵决', ' 五百年前,他心爱的女子,竟爬上了自己同父异母哥哥的床。毒酒穿肠,一代天骄,就此陨落。五百年后,他重生归来。却发现毒害他的狗男女。已统领七海八州。号称“凤后”“龙帝”威震八方。当龙吟剑出,雷霆破空,震破苍穹,山河破碎,星辰陨落。“待我重修30年,必将踏破星河,血洗金銮殿!”……… 各位书友要是觉得《九转圣灵决》还不错的话请不要忘记向您QQ群和微博里的朋友推荐哦!九转圣灵决最新章节,九转圣灵决无弹窗,九转圣灵决全文阅读. ', 0, '雨墨风起', 511333, 2534, 2345, 6234524, 1, NULL, 1, 51262);

创建索引

使用 postman 等工具创建 es 索引,其中使用到了 ik 以及 pinyin 分词器,具体配置可以参考我前面的文章。

PUT: http://192.168.200.192:9200/novel

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{
"settings":{
"number_of_shards":5,
"number_of_replicas":1,
"analysis":{
"analyzer":{
"pinyin_analyzer":{
"tokenizer":"ik_smart",
"filter":[
"full_pinyin_no_space",
"full_pinyin_with_space",
"first_letter_pinyin"
]
}
},
"filter":{
"full_pinyin_no_space":{
"type":"pinyin",
"first_letter":"none",
"padding_char":""
},
"full_pinyin_with_space":{
"type":"pinyin",
"first_letter":"none",
"padding_char":" "
},
"first_letter_pinyin":{
"type":"pinyin",
"first_letter":"only",
"padding_char":""
}
}
}
},
"mappings":{
"book":{
"properties":{
"id":{
"type":"integer"
},
"words":{
"type":"integer"
},
"intro":{
"analyzer":"ik_smart",
"search_analyzer":"ik_smart",
"type":"text"
},
"name":{
"analyzer":"pinyin_analyzer",
"search_analyzer":"pinyin_analyzer",
"type":"text"
},
"sort":{
"type":"integer"
},
"updatetime":{
"type":"date",
"format":"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
},
"vip":{
"type":"boolean"
},
"site":{
"type":"integer"
},
"author":{
"analyzer":"pinyin_analyzer",
"search_analyzer":"pinyin_analyzer",
"type":"text"
},
"collection":{
"type":"integer"
},
"click":{
"type":"integer"
},
"popularity":{
"type":"integer"
},
"goods":{
"type":"integer"
},
"status":{
"type":"integer"
}
}
}
}
}

注意,这里索引的所有字段都是小写的,不要包含大写,否则后续会出现问题。
索引创建好了之后,安装 logstash。

安装 logstash

Tips: 因为 logstash 启动的时候,会占用较高的 CPU ,建议不要放在 es 集群的服务器上,最好换一台服务器进行安装。

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wget https://artifacts.elastic.co/downloads/logstash/logstash-6.4.0.tar.gz

tar -xvf logstash-6.4.0.tar.gz

因为建立索引需要使用到 logstash-input-jdbc,所以先配置这个插件,这个插件在 logstash 5.0 之后就默认自带了,无需再次安装

配置 logstash同步之全量同步

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## 进入 logstash 根目录
cd /usr/local/es/logstash-6.4.0

## 创建存放 logstash-input-jdbc 相关配置以及依赖的目录
mkdir logstash-input-jdbc

cd logstash-input-jdbc

## 创建两个目录
mkdir lib & mkdir conf

## 下载 jdbc 所需的 mysql 驱动到 lib 目录
wget http://central.maven.org/maven2/mysql/mysql-connector-java/6.0.6/mysql-connector-java-6.0.6.jar -P lib/

## 进入 conf/ 目录
cd conf/

## 创建两个文件,一个是 jdbc 的 sql,另一个是 logstash-input-jdbc 的配置文件

vim mysql2es.sql

首先编写 sql, 构造索引所需的数据。由于是第一次同步到 es,所以进行全量同步,不过这里的全量也并非是一次性把查出库内所有数据,而是伪全量的增量同步。

mysql2es.sql 内容为

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SELECT
`id`,
IFNULL( `update_time`, '1970-01-01 08:00:00' ) AS `updatetime`,
`status`,
`name`,
IFNULL( `intro`, '' ) AS `intro`,
`author`,
`words`,
`collection`,
`goods`,
`click`,
`site`,
`sort`,
`vip`,
`popularity`
FROM
book
WHERE
id >= :sql_last_value and id < :sql_last_value + 11

注意为了避免一次性查询,对数据库造成太大压力,因此这里使用了增量的方式来完成初始化同步到 es,这里的 :sql_last_value 是 logstash 上一步同步的最后的值,这里为 id,也可以是时间。因为演示用的测试数据较少,所以每次只同步了 10 条记录,如果实际使用,一次同步 1000 条比较合适,即 :sql_last_value + 1001

sql 查询出的字段名要与索引字段名称对应上,否则无法映射同步。

这里的 mysql2es.sql 将在 logstash-input-jdbc 中用到,创建文件 mysql2es.conf

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vim mysql2es.conf

mysql2es.conf 的内容是:

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input {
stdin {
}
jdbc {
# 数据库
jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://192.168.199.192:3306/novel"
# 用户名密码
jdbc_user => "root"
jdbc_password => "123456"
# jar包的位置
jdbc_driver_library => "/usr/local/es/logstash-6.4.0/logstash-input-jdbc/lib/mysql-connector-java-6.0.6.jar"
# mysql的Driver
jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"
# 读取这个sql
statement_filepath => "/usr/local/es/logstash-6.4.0/logstash-input-jdbc/conf/mysql2es.sql"
# 指定时区
jdbc_default_timezone => "Asia/Shanghai"
# 每分钟执行一次同步(分 时 天 月 年),比如每十分钟(*/10 * * * *)
schedule => "* * * * *"
#索引的类型
type => "book"

use_column_value => "true"
#tracking_column_type: 递增字段的类型,numeric 表示数值类型, timestamp 表示时间戳类型
tracking_column_type => "numeric"
# 递增字段
tracking_column => "id"
# 保存每次同步时递增字段的最后一个值到这个文件
last_run_metadata_path => "/usr/local/es/logstash-6.4.0/logstash-input-jdbc/conf/full_sync"
}
}

filter {

json {
source => "message"
remove_field => ["message"]
}
}

output {
elasticsearch {
hosts => "192.168.199.192:9200"
# index 索引名
index => "novel"
# 需要关联的数据库中有有一个id字段,对应索引的id号
document_id => "%{id}"
}
stdout {
codec => json_lines
}
}

启动logstash同步

1
/usr/local/es/logstash-6.4.0/bin/logstash -f /usr/local/es/logstash-6.4.0/logstash-input-jdbc/conf/mysql2es.conf

启动后稍等一会儿,如果配置正确会打印出执行的 sql:

1
SELECT `id`,IFNULL(`update_time`,'1970-01-01 08:00:00') AS `updatetime`,`status`,`name`,IFNULL(`intro`,'') AS `intro`,`author`,`words`,`collection`,`goods`,`click`,`site`,`sort`,`vip`,`popularity` FROM book WHERE id> 0 AND id< 0+11

查看 ElasticSearchHead 控制台,发现也已经有了 10 条索引数据。
由于每次同步 10 条,每分钟同步一次,5分钟后,测试的 50条记录也已经全部被同步到 es 里了。

ctrl + c 停止同步进程,查看文件

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cat /usr/local/es/logstash-6.4.0/logstash-input-jdbc/conf/full_sync

文件中的数字正是上次最后同步的 id

logstash增量同步

根据 id 进行同步,如果对数据库中已被同步到 es 的数据进行了修改,这个数据也不会被同步更新到 es 当中去。

根据 id 每次同步 1000 条,这种同步方式也只适合第一次全量进行初始化时候使用,后续增量同步最好根据时间戳的方式完成。

修改 mysql2es.sql

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SELECT
`id`,
IFNULL( `update_time`, '1970-01-01 08:00:00' ) AS `updatetime`,
`status`,
`name`,
IFNULL( `intro`, '' ) AS `intro`,
`author`,
`words`,
`collection`,
`goods`,
`click`,
`site`,
`sort`,
`vip`,
`popularity`
FROM
book
WHERE
update_time >= convert_tz(:sql_last_value, '+00:00','-08:00')
order by update_time asc

注意这里使用到了 convert_tz 这个函数,原因是 logstash 会在同步时在最后同步时间增加 8 个小时,因此需要使用函数,减去 8 个小时才是正确的时间。 因为logstash 记录最后一次同步的值是最后一条记录的,所以,最好根据 update_time 进行升序排序,即取的值是离现在最近的时间。

修改 mysql2es.conf

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input {
stdin {
}
jdbc {
# 数据库
jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://192.168.199.192:3306/novel"
# 用户名密码
jdbc_user => "root"
jdbc_password => "123456"
# jar包的位置
jdbc_driver_library => "/usr/local/es/logstash-6.4.0/logstash-input-jdbc/lib/mysql-connector-java-6.0.6.jar"
# mysql的Driver
jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"
# 读取这个sql
statement_filepath => "/usr/local/es/logstash-6.4.0/logstash-input-jdbc/conf/mysql2es.sql"
# 指定时区
jdbc_default_timezone => "Asia/Shanghai"
# 每分钟
schedule => "* * * * *"
#索引的类型
type => "book"

use_column_value => "true"
#tracking_column_type: 递增字段的类型,numeric 表示数值类型, timestamp 表示时间戳类型
tracking_column_type => "timestamp"
# 递增字段
tracking_column => "updatetime"
# 保存每次同步时递增字段的最后一个值到这个文件
last_run_metadata_path => "/usr/local/es/logstash-6.4.0/logstash-input-jdbc/conf/incr_sync"
}
}

filter {

json {
source => "message"
remove_field => ["message"]
}
}

output {
elasticsearch {
hosts => "192.168.199.192:9200"
# index 索引名
index => "novel"
# 需要关联的数据库中有有一个id字段,对应索引的id号
document_id => "%{id}"
}
stdout {
codec => json_lines
}
}

修改增量的字段为 updatetime,且字段类型设置为 timestamp,
指定记录最后同步时间的文件为 incr_sync ,同时在 conf 目录下创建这个文件 incr_sync,设置一下初始值,即同步大于设置这个值的数据。

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cd /usr/local/es/logstash-6.4.0/logstash-input-jdbc/conf/
vim incr_conf

# 文件内容如下,这里具体时间根据你的情况自行修改

--- !ruby/object:DateTime '2018-09-04 16:47:14.000000000 Z'


## 注意修改只需要改 2018-09-04 16:47:14 这一部分,其他地方就不要改,改了格式可能会不对。

保存退出,执行同步命令

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/usr/local/es/logstash-6.4.0/bin/logstash -f /usr/local/es/logstash-6.4.0/logstash-input-jdbc/conf/mysql2es.conf

过一会儿,正常输出 sql 语句

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SELECT `id`,IFNULL(`update_time`,'1970-01-01 08:00:00') AS `updatetime`,`status`,`name`,IFNULL(`intro`,'') AS `intro`,`author`,`words`,`collection`,`goods`,`click`,`site`,`sort`,`vip`,`popularity` FROM book WHERE update_time> '2018-09-04 16:47:14' order by update_time asc

incr_sync 文件中的值,会因为每次同步同步取的是最后一条记录的值,所以最好对时间进行排序

配置文件中,当在input的jdbc下,增加type属性时,会导致该索引下增加type字段。所以sql查询出的字段不要用type,如果有,as成其他的名字,不然的话,这里判断会有异常

logstash 同步后台运行

上面的运行命令如果推出终端或者按下 ctrl + c,同步就会终止,所以我们要让同步任务在后台运行。

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nouhup /usr/local/es/logstash-6.4.0/bin/logstash -f /usr/local/es/logstash-6.4.0/logstash-input-jdbc/conf/mysql2es.conf &

使用 nohup 和 * 号将要执行的语句包裹起来,就可以实现后台运行了,同时会在当前执行命令的目录生成一个 nohup.out 的文件,这里 logstash 的运行日志会被写入到这个文件当中。

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tail -fn300 nohup.out

有疑问?

欢迎来信,给我写信

参考