mysql 导入es

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Springboot Mysql数据导入elasticsearch。 一个数据库的所有数据当然传单个的可以在代码上修改即可 DomeApplicationRun.java package org.bw; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedStatement; im...
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1，py-mysql-elasticsearch-sync《github 工具》简介：python版本的mysql导入es的插件通过配置config.yaml文件，该插件可以将mysql的数据导入到es中。使用：es-sync config.xml程序流程：思路为：1分析mysqldump导出数据 - > 2分析binlog该插件，首先会执行mysqldump指令，将mysql中...
MySQL同步ES的 5 种方案
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有些小伙伴在工作中可能遇到过数据库查询慢的问题，特别是模糊查询和复杂聚合查询，这时候引入ES（Elasticsearch）作为搜索引擎是个不错的选择。今天我们来聊聊MySQL同步到ES（Elasticsearch）的5种常见方案。希望对你会有所帮助。MySQL同步到ES（Elasticsearch）是现代应用开发中常见的需求，选择合适的同步方案对系统性能和可靠性至关重要。本文介绍了5种常见方案，各有优缺点，适用于不同场景。
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### 方法概述 将 MySQL 数据库中的数据导入到 Elasticsearch 有多种方法，其中最常用的方式是使用 Logstash，它是 Elastic Stack 的一部分，专门用于处理和传输日志及事件数据。此外，还可以通过自定义脚本或使用其他工具如 Apache NiFi、Debezium 等实现。 #### 使用 Logstash 导入数据 Logstash 提供了 `jdbc` 输入插件，可以从支持 JDBC 的数据库（如 MySQL）中读取数据，并将其发送到 Elasticsearch 中[^1]。以下是具体步骤： 1. **安装 Logstash** 可以从 Elastic 官方网站下载并安装适合你系统的 Logstash 版本。确保同时安装好 Java 运行环境，因为 Logstash 需要 Java 支持。 2. **安装 MySQL JDBC 驱动** 下载 MySQL 的 JDBC 驱动（通常为 `mysql-connector-java-x.x.x.jar`），并将其放置在 Logstash 的 `lib` 目录下，以便 Logstash 能够访问 MySQL 数据库。 3. **创建 Logstash 配置文件** 创建一个 `.conf` 文件，例如 `mysql_to_es.conf`，并在其中配置输入、过滤器和输出部分。以下是一个基本的配置示例： ```ruby input { jdbc { jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://localhost:3306/your_database" jdbc_user => "your_username" jdbc_password => "your_password" jdbc_driver_library => "/path/to/mysql-connector-java-x.x.x.jar" jdbc_driver_class => "com.mysql.cj.jdbc.Driver" statement => "SELECT * FROM your_table" } } filter { # 可选：在此处添加字段转换等操作 } output { elasticsearch { hosts => ["http://localhost:9200"] index => "mysql_data-%{+YYYY.MM.dd}" document_id => "%{id}" } } ``` 4. **启动 Logstash 并运行任务** 执行以下命令来启动 Logstash 并加载配置文件： ```bash bin/logstash -f mysql_to_es.conf ``` 5. **实时更新数据测试** 如果希望实现数据的增量同步，可以在 SQL 查询中使用时间戳字段进行过滤，并定期执行查询以捕获新数据。 #### 其他方法 除了使用 Logstash，还可以考虑以下替代方案： - **自定义脚本** 使用 Python、Node.js 或其他语言编写脚本，直接连接 MySQL 和 Elasticsearch，并手动处理数据迁移过程。这种方法更灵活，但需要更多的开发工作。 - **Apache NiFi** Apache NiFi 是一个强大的数据流自动化工具，支持从 MySQL 到 Elasticsearch 的数据传输，并提供可视化界面进行流程管理。 - **Debezium** Debezium 是一个基于 Kafka 的分布式平台，能够捕捉数据库的变化并实时发送到消息队列中，最终可以将这些变更应用到 Elasticsearch 中，适用于高并发场景下的数据同步需求。 每种方法都有其优缺点，选择合适的方法取决于具体的应用场景、数据量大小以及对实时性的要求。
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