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当MySQL数据到一定的数量级，而且索引不能实现时，查询就会变得非常缓慢，所以使用ElasticSearch来查询数据。本篇博客介绍使用Logstash同步MySQL数据到ElasticSearch，再进行查询。
测试环境
- Windows系统
- MySQL 5.7
- Logstash 7.0.1
- ElasticSearch 7.0.1
- Kibana 7.0.1
ELK工具下载可访问:https://www.elastic.co/cn/downloads/
ELK同步环境搭建
ElasticSearch、Kibana启动
将下载的ElasticSearch、Kibana解压，并依次启动，Windows目录下，ElasticSearch启动可点击bin/elasticsearch.bat，Kibana启动可点击kibana.bat。
Logstash配置启动
核心是Logstash的配置。
1、解压Logstash
2、将MySQL的JDBC的连接包放入lib包下
3、在bin目录下新建配置文件-logstash_sync_mysql.conf，需要注意该配置文件需要UTF-8 无BOM格式，不然会报错。
4、编写配置文件
input {jdbc {# 索引类型type => "product"# 驱动包位置jdbc_driver_library => "D:\ELk_SYNC_MYSQL\logstash-7.0.1\lib\mysql\mysql-connector-java-5.1.43.jar"# 驱动jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"# 数据库名称jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/clothingsale?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=true"# 用户名jdbc_user => "root"# 密码jdbc_password => "root"# SQL文件# statement_filepath => "filename.sql"# SQL语言 SELECT * FROM product WHERE update_time > :last_sql_valuestatement => "SELECT * from product"# 设置时区jdbc_default_timezone => "Asia/Shanghai"# 是否分页jdbc_paging_enabled => "true"# 分页数量jdbc_page_size => "500"# 追踪字段tracking_column => "update_time"# 这里如果是用时间追踪比如：数据的更新时间或创建时间等和时间有关的这里一定不能是trueuse_column_value => false# 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 => "* * * * *"}jdbc {# 索引类型type => "message"# 驱动包位置jdbc_driver_library => "D:\ELk_SYNC_MYSQL\logstash-7.0.1\lib\mysql\mysql-connector-java-5.1.43.jar"# 驱动jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"# 数据库名称jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/clothingsale?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=true"# 用户名jdbc_user => "root"# 密码jdbc_password => "root"# SQL文件# statement_filepath => "filename.sql"# SQL语言 SELECT * FROM product WHERE update_time > :last_sql_valuestatement => "SELECT * from message"# 设置时区jdbc_default_timezone => "Asia/Shanghai"# 是否分页jdbc_paging_enabled => "true"# 分页数量jdbc_page_size => "500"# 追踪字段tracking_column => "update_time"# 这里如果是用时间追踪比如：数据的更新时间或创建时间等和时间有关的这里一定不能是trueuse_column_value => false# 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 => "* * * * *"}
}# 修改@timestamp默认时间
filter {ruby { code => "event.set('timestamp', event.get('@timestamp').time.localtime + 8*60*60)" }ruby {code => "event.set('@timestamp',event.get('timestamp'))"}mutate {remove_field => ["timestamp"]}
}output {# 目前使用的elasticsearch7.x，所以一个index只能存储一种type，所以以下的index需要不一样if [type]=="product" {elasticsearch {hosts => "127.0.0.1:9200"# 索引名称 相当于数据库名称index => "cloproduct"# 类型名称 相当于数据库中的数据表document_type => "product"document_id => "%{id}"}}if [type]=="message" {elasticsearch {hosts => "127.0.0.1:9200"# 索引名称 相当于数据库名称index => "clomessage"# 类型名称 相当于数据库中的数据表document_type => "message"document_id => "%{id}"}}
}
上述是多表同步，每行都有注释，意思比较明了，就是input中多表使用jdbc隔开，然后output中用type区分。
5、启动
logstash -f logstash_sync_mysql.conf >> C:\Users\Panlf\Desktop\log.txt
这样还能看到实时日志产生，方便查看错误和进程。
注意
上述即可实现MySQL的数据同步，但是存在问题 - 时区问题，MySQL是时间比ElasticSearch晚8个小时，我试了各种方式还是不能解决把时间调整过来。目前可以在取数据的时候，进行时间调整，应该问题不是很大。