【技术实验】mysql准实时同步数据到Elasticsearch

本文涉及的产品
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
简介: Elasticsearch作为大数据场景下搜索和分析的引擎,广泛应用于实时数据分析等场景。本文作者梳理了从MySQL准实时同步数据到Elasticsearch的实操步骤,帮助开发者理解和快速上手。

实验背景

Elasticsearch在阿里云商业化已经有一段时间,它作为大数据场景下搜索和分析的引擎,可以用于很多场景。前两天有同学提到需要将MySQL中的数据准实时的同步到ElasticSearch中的需求,由于自己对ES也很感兴趣但一直没有机会实操,恰好趁这个机会学习验证了一下,并把过程记录下来,方便新人尽快上手少走弯路。

本次实操采用Logstash实现将MySQL数据实时同步到ElasticSearch,过程中主要以实操步骤为主,并没有详细介绍这两个产品本身,所以文档适合对Logstash和Elasticsearch有一些基础的人阅读。使用Logstash过程中会用到一些参数,每个参数的详细解释请参考官方文档。

实验步骤

1. 开通阿里云Elasticsearch

开通阿里云Elasticsearch。产品链接

_

ES控制台中修改配置,允许自动创建索引。

_

2. 开通对应的ECS和RDS(MySQL)

开通与Elasticsearch相同Region、相同专有网络下的ECS一台,建议配置2核8G,操作系统:Aliyun Linux 17.1 64位,用于运行Logstash程序。

_

开通RDS(MySQL)

_

3. 在ECS上安装和配置curl

SSH登陆到ESC中,检查ECS是否已经安装curl。

curl是利用URL语法在命令行方式下工作的开源文件传输工具,可以用于测试访问ES服务。(Aliyun Linux 17.1 64位默认是预装curl的,若其他系统没有预装请自行安装)。
_

检查ECS中是否可以通过curl命令访问到ES服务。

curl -u ES用户名:ES密码 -XGET 'http://ES服务IP:9200/?pretty'
红色字体部分要替换相应的用户名、密码和ES服务IP或域名。如下图所以,能返回红框内的内容说明curl是可以访问到ES服务的。
_

4. 安装JDK8、MySQL5.6驱动以及Logstash -6.0.0

ECS中分别安装JDK8、MySQL5.6驱动以及Logstash -6.0.0。如下图:

_

安装Logstash input、output插件,此案例数据输入是MySQL,输出是ES,so相应的插件应该是logstash-input-jdbc和logstash-output-elasticsearch。

安装插件的命令分别是(在Logstash主目录下运行):
./bin/logstash-plugin install logstash-input-jdbc
./bin/logstash-plugin install logstash-output-elasticsearch
_

5. MySQL中创建数据库、测试的数据表

如下图所示

_
建表语句(其中updatetime用于记录数据更新时间戳):

create table jm_es_employee (         
id varchar(10),     
first_name varchar(20),     
last_name varchar(20),     
age int(10),     
about varchar(100),     
interests varchar(100),     
updatetime timestamp null default current_timestamp on update current_timestamp );

6. 配置Logstash作业文件

ECS中创建Logstash作业配置文件,文件名为logstash-mysql-es.conf。

配置文件内容:

input{
     jdbc {
         jdbc_driver_library => "mysql-connector-java-5.1.44-bin.jar"
         jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"
         jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://rm-***.mysql.rds.aliyuncs.com:3306/db_name"
         jdbc_user => "db_user"
         jdbc_password => "db_password"
         jdbc_paging_enabled => "true"
         jdbc_page_size => "1000"
         jdbc_default_timezone =>"Asia/Shanghai"
         schedule => "* * * * *"
         statement => "select * from jm_es_employee where updatetime > :sql_last_value"
         use_column_value => true
         tracking_column => "updatetime"
         last_run_metadata_path => "./logstash_jdbc_last_run"
       } 
} 
output{
      elasticsearch {
         hosts => "es-cn-***.elasticsearch.aliyuncs.com:9200"
         user => "elastic"
         password => "es_password"
         index => "employee"
         document_id => "%{id}"
      }
      stdout {
         codec => json_lines
     }
 } 

其中红色字体部分要做相应的替换,input中的 schedule参数用于配置数据刷新频率,schedule => " *"表示每分钟刷新一次,这也是MySQL数据同步的最小频率。Logstash支持丰富的参数配置,详情请参考Elasitc官网文档

7. 同步数据

ECS中指定参数启动Logstash服务,执行命令:

logstash -f logstash-mysql-es.conf

_

之后每分钟会去MySQL中刷新数据

_

RDS中写入几条测试数据,脚本如下:

INSERT INTO jm_es_employee(id,first_name,last_name,age,about,interests) VALUES('001','John','Smith', 25, 'I love to go rock climbing','[ "sports", "music" ]'); 
INSERT INTO jm_es_employee(id,first_name,last_name,age,about,interests) VALUES('002','Jane','Smith', 32, 'I like to collect rock albums','[ "music" ]'); 
INSERT INTO jm_es_employee(id,first_name,last_name,age,about,interests) VALUES('003','Douglas','Fir', 35, 'I like to build cabinets','[ "forestry" ]'); 

由于之前在Logstash配置文件中,output部分既配置了输出到ES,同时也输出到控制台。所以当检测到MySQL中有更新时,数据会输出到控制台中,如下图:

_

此时说明MySQL中的数据更新已经被Logstash推送到ES服务。通过在ECS执行命令检查ES服务中的索引是否被创建。执行命令:

curl -u elastic:es_password -XGET 'http://es-cn-***.elasticsearch.aliyuncs.com:9200/_cat/indices?v'

_

红框内的employee即我们在配置文件中指定的索引名,说明ES中的索引已经被成功创建。

8. 结果验证

通过关键字检索ES服务,验证写入Mysql的数据是否被成功索引到ES并被检索到,执行命令通过关键字“Smith “来检索数据:

curl -u elastic:es_password -XGET 'http://es-cn-***.elasticsearch.aliyuncs.com:9200/employee/_search?q=last_name:Smith&pretty' 

_

至此,MySQL中的数据已经被成功索引到Elasticsearch,并也可以被准实时的检索到。

作者:奇米 阿里巴巴高级工程师

加入钉钉技术讨论群

dingQR


阿里云Elasticsearch已正式发布啦,Elastic开源官方联合开发,集成5.5.3商业版本XPack功能,欢迎开通使用。
点击了解更多产品信息
相关实践学习
使用阿里云Elasticsearch体验信息检索加速
通过创建登录阿里云Elasticsearch集群,使用DataWorks将MySQL数据同步至Elasticsearch,体验多条件检索效果,简单展示数据同步和信息检索加速的过程和操作。
ElasticSearch 入门精讲
ElasticSearch是一个开源的、基于Lucene的、分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。根据DB-Engines的排名显示,Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎,其次是Apache Solr(也是基于Lucene)。 ElasticSearch的实现原理主要分为以下几个步骤: 用户将数据提交到Elastic Search 数据库中 通过分词控制器去将对应的语句分词,将其权重和分词结果一并存入数据 当用户搜索数据时候,再根据权重将结果排名、打分 将返回结果呈现给用户 Elasticsearch可以用于搜索各种文档。它提供可扩展的搜索,具有接近实时的搜索,并支持多租户。
相关文章
|
30天前
|
安全 关系型数据库 MySQL
如何将数据从MySQL同步到其他系统
【10月更文挑战第17天】如何将数据从MySQL同步到其他系统
168 0
|
1月前
|
SQL 前端开发 关系型数据库
全表数据核对 ,行数据核对,列数据核对,Mysql 8.0 实例(sample database classicmodels _No.3 )
全表数据核对 ,行数据核对,列数据核对,Mysql 8.0 实例(sample database classicmodels _No.3 )
49 0
全表数据核对 ,行数据核对,列数据核对,Mysql 8.0 实例(sample database classicmodels _No.3 )
|
1月前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
mysql 里创建表并插入数据
【10月更文挑战第5天】
121 1
|
1月前
|
分布式计算 关系型数据库 MySQL
大数据-88 Spark 集群 案例学习 Spark Scala 案例 SuperWordCount 计算结果数据写入MySQL
大数据-88 Spark 集群 案例学习 Spark Scala 案例 SuperWordCount 计算结果数据写入MySQL
50 3
|
12天前
|
存储 Oracle 关系型数据库
【赵渝强老师】MySQL InnoDB的数据文件与重做日志文件
本文介绍了MySQL InnoDB存储引擎中的数据文件和重做日志文件。数据文件包括`.ibd`和`ibdata`文件,用于存放InnoDB数据和索引。重做日志文件(redo log)确保数据的可靠性和事务的持久性,其大小和路径可由相关参数配置。文章还提供了视频讲解和示例代码。
119 11
【赵渝强老师】MySQL InnoDB的数据文件与重做日志文件
|
12天前
|
缓存 NoSQL 关系型数据库
Redis和Mysql如何保证数据⼀致?
在项目中,为了解决Redis与Mysql的数据一致性问题,我们采用了多种策略:对于低一致性要求的数据,不做特别处理;时效性数据通过设置缓存过期时间来减少不一致风险;高一致性但时效性要求不高的数据,利用MQ异步同步确保最终一致性;而对一致性和时效性都有高要求的数据,则采用分布式事务(如Seata TCC模式)来保障。
47 14
|
15天前
|
SQL 前端开发 关系型数据库
SpringBoot使用mysql查询昨天、今天、过去一周、过去半年、过去一年数据
SpringBoot使用mysql查询昨天、今天、过去一周、过去半年、过去一年数据
46 9
|
1月前
|
存储 运维 监控
Elasticsearch Serverless 高性价比智能日志分析关键技术解读
本文解析了Elasticsearch Serverless在智能日志分析领域的关键技术、优势及应用价值。
Elasticsearch Serverless 高性价比智能日志分析关键技术解读
|
11天前
|
监控 关系型数据库 MySQL
MySQL自增ID耗尽应对策略:技术解决方案全解析
在数据库管理中,MySQL的自增ID(AUTO_INCREMENT)属性为表中的每一行提供了一个唯一的标识符。然而,当自增ID达到其最大值时,如何处理这一情况成为了数据库管理员和开发者必须面对的问题。本文将探讨MySQL自增ID耗尽的原因、影响以及有效的应对策略。
37 3
|
19天前
|
SQL DataWorks 关系型数据库
阿里云 DataWorks 正式支持 SelectDB & Apache Doris 数据源,实现 MySQL 整库实时同步
阿里云数据库 SelectDB 版是阿里云与飞轮科技联合基于 Apache Doris 内核打造的现代化数据仓库,支持大规模实时数据上的极速查询分析。通过实时、统一、弹性、开放的核心能力,能够为企业提供高性价比、简单易用、安全稳定、低成本的实时大数据分析支持。SelectDB 具备世界领先的实时分析能力,能够实现秒级的数据实时导入与同步,在宽表、复杂多表关联、高并发点查等不同场景下,提供超越一众国际知名的同类产品的优秀性能,多次登顶 ClickBench 全球数据库分析性能排行榜。

相关产品

  • 检索分析服务 Elasticsearch版
  • 下一篇
    无影云桌面