Elasticsearch（9）：使用Logstash-input-jdbc同步数据库中的数

1、数据同步方式

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。

2、常用的一些ES同步方法

1）、 elasticsearch-jdbc : 严格意义上它已经不是第三方插件。已经成为独立的第三方工具。不支持5.5.1。。。
2）、elasticsearch-river-mysql插件:   https://github.com/scharron/elasticsearch-river-mysql
3）、go-mysql-elasticsearch(国内作者siddontang) :  https://github.com/siddontang/go-mysql-elasticsearch
4）、python-mysql-replication:  github地址  https://github.com/noplay/python-mysql-replication
5）、MySQL Binlog:  通过 MySQL binlog 将 MySQL 的数据同步给 ES， 只能使用 row 模式的 binlog。
6）、Logstash-input-jdbc:  github地址  https://github.com/logstash-plugins/logstash-input-jdbc

3、Logstash-input-jdbc安装

由于我用的ES版本是5.5.1,elasticsearch-jdbc不支持，只支持2.3.4，这就尴尬了。

所用这里用Logstash-input-jdbc来同步数据,logstash-input-jdbc插件是logstash 的一个个插件,使用ruby语言开发。所以要先安装ruby,也是为了好使用ruby中的gem安装插件，下载地址: https://rubyinstaller.org/downloads/

下载下来之后，进行安装

安装好之后试下是否安装成功,打开CMD输入:

OK,然后修改gem的源,使用以下命令查看gem源

gem sources -l

删除默认的源

gem sources --remove https://rubygems.org/

添加新的源

gem sources -a http://gems.ruby-china.org/
gem sources -l

更改成功,还的修改Gemfile的数据源地址。步骤如下：

gem install bundler
bundle config mirror.https://rubygems.org https://gems.ruby-china.org

然后就是安装logstash-input-jdbc,在logstash-5.5.1/bin目录下

执行安装命令

.\logstash-plugin.bat install logstash-input-jdbc

静等一会儿，成功之后提示如下

4、Logstash-input-jdbc使用

官方文档地址

https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/plugins-inputs-jdbc.html

首先在bin目录下新建一个mysql目录,里面包含jdbc.conf,jdbc.sql文件,加入mysql的驱动

jdbc.conf配置如下

input {
    stdin {
    }
    jdbc {
      # mysql 数据库链接,test为数据库名
      jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test"
      # 用户名和密码
      jdbc_user => "root"
      jdbc_password => "root"
      # 驱动
      jdbc_driver_library => "G:\Developer\Elasticsearch5.5.1\ES5\logstash-5.5.1\bin\mysql\mysql-connector-java-5.1.9.jar"
      # 驱动类名
      jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"
      jdbc_paging_enabled => "true"
      jdbc_page_size => "50000"
	  # 执行的sql 文件路径+名称
      statement_filepath => "G:\Developer\Elasticsearch5.5.1\ES5\logstash-5.5.1\bin\mysql\jdbc.sql"
      # 设置监听间隔  各字段含义（由左至右）分、时、天、月、年，全部为*默认含义为每分钟都更新
	  schedule => "* * * * *"
      # 索引类型
	  type => "jdbc"
    }
}

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

output {
    elasticsearch {
	    # ES的IP地址及端口
        hosts => ["localhost:9200"]
	    # 索引名称
        index => "article"
	    # 自增ID 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 {
	   # JSON格式输出
        codec => json_lines
    }
}

各数据库对应的链接如下:

Driver ="path/to/jdbc-drivers/mysql-connector-java-5.1.35-bin.jar"   //驱动程序

Class  ="com.mysql.jdbc.Driver";

URL  ="jdbc:mysql://localhost:3306/db_name";                           //连接的URL,db_name为数据库名

Driver ="path/to/jdbc-drivers/sqljdbc4.jar"

Class  ="com.microsoft.jdbc.sqlserver.SQLServerDriver";

URL   ="jdbc:microsoft:sqlserver://localhost:1433;DatabaseName=db_name";     //db_name为数据库名

Driver ="path/to/jdbc-drivers/ojdbc6-12.1.0.2.jar"

Class  ="oracle.jdbc.driver.OracleDriver";

URL   ="jdbc:oracle:thin:@loaclhost:1521:orcl";     //orcl为数据库的SID

//连接具有DB2客户端的Provider实例

Driver ="path/to/jdbc-drivers/jt400.jar"

Class  ="com.ibm.db2.jdbc.app.DB2.Driver";

URL   ="jdbc:db2://localhost:5000/db_name";     //db_name为数据可名

Driver ="path/to/jdbc-drivers/postgresql-9.4.1201.jdbc4.jar"

Class  ="org.postgresql.Driver";            //连接数据库的方法

URL   ="jdbc:postgresql://localhost/db_name";      //db_name为数据可名

jdbc.sql配置如下:

select * from person

就一条查询语句对应的表数据如下:

注意：这里的jdbc.sql和jdbc.conf文件编码都必须是ANSI

先启动ES，然后通过sense创建article索引

UT http://localhost:9200/article

然后通过以下命令启动logstash

.\logstash.bat -f  .\mysql\jdbc.conf

过一会他就会自动的往ES里添加数据,输出的日志如下:

执行了SQL查询。查看下article索引会发现多出来了很多文档

我们在数据库增加一条数据,看他是否自动同步到ES中

静等一会，发现logstash的日志

查询了一篇,ES中的数据会多出刚刚插入的那条

下面使用 增量 来新增数据,需要在jdbc.conf配置文件中做如下修改:

input {
    stdin {
    }
    jdbc {
      # mysql 数据库链接,test为数据库名
      jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test"
      # 用户名和密码
      jdbc_user => "root"
      jdbc_password => "root"
      # 驱动
      jdbc_driver_library => "G:\Developer\Elasticsearch5.5.1\ES5\logstash-5.5.1\bin\mysql\mysql-connector-java-5.1.9.jar"
      # 驱动类名
      jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"

      #处理中文乱码问题
      codec => plain { charset => "UTF-8"}
      #使用其它字段追踪，而不是用时间
      use_column_value => true
      #追踪的字段
      tracking_column => id
      record_last_run => true
     #上一个sql_last_value值的存放文件路径, 必须要在文件中指定字段的初始值
     last_run_metadata_path => "G:\Developer\Elasticsearch5.5.1\ES5\logstash-5.5.1\bin\mysql\station_parameter.txt"
     #开启分页查询
     jdbc_paging_enabled => true
     jdbc_page_size => 300

      # 执行的sql 文件路径+名称
      statement_filepath => "G:\Developer\Elasticsearch5.5.1\ES5\logstash-5.5.1\bin\mysql\jdbc.sql"
      # 设置监听间隔  各字段含义（由左至右）分、时、天、月、年，全部为*默认含义为每分钟都更新
	  schedule => "* * * * *"
      # 索引类型
	  type => "jdbc"

    }
}

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

output {
    elasticsearch {
	    # ES的IP地址及端口
        hosts => ["localhost:9200"]
		# 索引名称
        index => "article"
		# 自增ID
        document_id => "%{id}"
    }
    stdout {
	    # JSON格式输出
        codec => json_lines
    }
}

参数介绍:

//是否记录上次执行结果, 如果为真,将会把上次执行到的 tracking_column 字段的值记录下来,保存到 last_run_metadata_path 指定的文件中
record_last_run => true

//是否需要记录某个column 的值,如果 record_last_run 为真,可以自定义我们需要 track 的 column 名称，此时该参数就要为 true. 否则默认 track 的是 timestamp 的值.
use_column_value => true

//如果 use_column_value 为真,需配置此参数. track 的数据库 column 名,该 column 必须是递增的.比如：ID.
tracking_column => MY_ID

//指定文件,来记录上次执行到的 tracking_column 字段的值
//比如上次数据库有 10000 条记录,查询完后该文件中就会有数字 10000 这样的记录,下次执行 SQL 查询可以从 10001 条处开始.
//我们只需要在 SQL 语句中 WHERE MY_ID > :last_sql_value 即可. 其中 :last_sql_value 取得就是该文件中的值(10000).
last_run_metadata_path => "G:\Developer\Elasticsearch5.5.1\ES5\logstash-5.5.1\bin\mysql\station_parameter.txt"

//是否清除 last_run_metadata_path 的记录,如果为真那么每次都相当于从头开始查询所有的数据库记录
clean_run => false

//是否将 column 名称转小写
lowercase_column_names => false

//存放需要执行的 SQL 语句的文件位置
statement_filepath => "G:\Developer\Elasticsearch5.5.1\ES5\logstash-5.5.1\bin\mysql\jdbc.sql"

这里使用webmagic爬虫来爬取数据，导入到数据库中，先运行爬虫，爬取一些数据

这里爬取到了277条，然后启动logstash,通过logstash导入到ES中去

打开mysql目录下的station_parameter.txt文件

这个文件里记录上次执行到的 tracking_column 字段的值,比如上次数据库有 10000 条记录,查询完后该文件中就会有数字 10000 这样的记录,下次执行 SQL 查询可以从 10001 条处开始,我们只需要在 SQL 语句中 WHERE MY_ID > :last_sql_value 即可. 其中 :last_sql_value 取得就是该文件中的值。

然后开启爬虫,爬取数据,往数据库里插，logstash会自动的识别到更新，然后导入到ES中！！