同步数据库到elasticsearch

本文介绍如何使用 Elasticsearch-JDBC 插件将 MSSQL 数据同步到 Elasticsearch 中。包括索引创建、数据表映射、运行同步任务及增量更新等步骤。

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elasticsearch-jdbc同步数据库到elasticsearch

一、elasticsearch-jdbc的介绍
同步数据库到elasticSearch的插件elasticsearch-jdbc
之前的名称是elasticsearch-river-jdbc

下载地址:
http://xbib.org/repository/org/xbib/elasticsearch/importer/elasticsearch-jdbc//elasticsearch-jdbc--dist.zip
下载时将替换成相应的版本即可。
如:
http://xbib.org/repository/org/xbib/elasticsearch/importer/elasticsearch-jdbc/2.3.2.0/elasticsearch-jdbc-2.3.2.0-dist.zip

附:源码地址
https://github.com/jprante/elasticsearch-jdbc

二、elasticsearch-jdbc的使用
这里只介绍使用elasticsearch-jdbc同步mssql数据到elasticsearch中

1.创建索引
curl -XPUT ‘http://localhost:9200/baikeDb

2.创建数据表与索引映射

curl -XPUT 'http://localhost:9200/baikeDb/user/_mapping' -d '
{
    "user": {
        "properties": {
            "id": {
                "type": "string",
                "store": "yes"
            },
            "name": {
                "type": "string",
                "store": "yes"
            },
            "login_name": {
                "type": "string",
                "store": "yes"
            }
        }
    }
}'

3.运行river同步数据

curl -XPUT 'http://localhost:9200/baikeDb/_meta' -d '{
    "type": "jdbc",
    "jdbc": {
        "url": "jdbc:sqlserver://localhost:1433;databaseName=baikeDb",
        "user": "sa",
        "password": "123456",
        "sql": "select id as _id,name,login_name from user",
        "index": "baikeDb",
        "type": "user",
        "bulk_size": 100,
        "max_bulk_requests": 30,
        "bulk_timeout": "10s",
        "flush_interval": "5s",
        "schedule": "0 0-59 0-23 ? * *"
    }
}'

4.增量更新索引
增量更新,表需要维护时间戳,发现时间戳更新的列需要更新

curl -XPUT 'http://localhost:9200/baikeDb/_meta' -d '{
    "type": "jdbc",
    "jdbc": {
        "url": "jdbc:sqlserver://localhost:1433;databaseName=baikeDb",
        "user": "sa",
        "password": "123456",
        "sql": [
            {
                "statement": "select id as _id,name,login_name from user where mytimestamp > ?",
                "parameter": [
                    "$river.state.last_active_begin"
                ]
            }
        ],
        "index": "baikeDb",
        "type": "user",
        "bulk_size": 100,
        "max_bulk_requests": 30,
        "bulk_timeout": "10s",
        "flush_interval": "5s",
        "schedule": "0 0-59 0-23 ? * *"
    }
}'

5.删除索引

curl -XDELETE ‘localhost:9200/baikeDb’

参考:
http://blog.youkuaiyun.com/kingice1014/article/details/53492773

Python通过使用`elasticsearch`库和`mysql-connector-python`库可以实现MySQL数据库同步Elasticsearch的功能。下面是一个300字的回答。 首先,安装所需的库。可以使用以下命令安装`elasticsearch`库和`mysql-connector-python`库: ``` pip install elasticsearch mysql-connector-python ``` 接下来,导入所需的库并连接到MySQL数据库Elasticsearch: ```python import mysql.connector from elasticsearch import Elasticsearch # 连接到MySQL数据库 conn = mysql.connector.connect( host="localhost", user="root", password="password", database="mydatabase" ) # 连接到Elasticsearch es = Elasticsearch([{'host': 'localhost', 'port': 9200}]) ``` 然后,执行MySQL查询语句来获取数据,并将其插入到Elasticsearch中: ```python # 创建MySQL游标对象 cursor = conn.cursor() # 执行MySQL查询语句 cursor.execute("SELECT * FROM mytable") # 获取查询结果 results = cursor.fetchall() # 将结果插入到Elasticsearch for row in results: document = { 'id': row[0], # 假设MySQL表中有一个id列 'name': row[1], # 假设MySQL表中有一个name列 # 添加其他需要同步的字段 } es.index(index='myindex', doc_type='mytype', body=document) ``` 最后,关闭MySQL数据库连接和Elasticsearch连接: ```python # 关闭MySQL数据库连接 conn.close() # 关闭Elasticsearch连接 es.close() ``` 以上是用Python实现MySQL数据库同步Elasticsearch的基本步骤。可以根据具体需求对代码进行更改和优化,例如使用配置文件来管理数据库连接信息和Elasticsearch的索引名称等。
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