Logstash-解决elasticsearch和Mysql数据库的同步问题

什么是Logstash

Logstash是一款轻量级的日志搜集处理框架，可以方便的把分散的、多样化的日志搜集起来，并进行自定义的处理，然后传输到指定的位置，比如某个服务器或者文件。

我们可以用Logstash-解决elasticsearch和Mysql数据库的同步问题

我们知道logstash可以有一个功能

cmd进入logstashbin目录
 logstash ‐e 'input { stdin { } } output { stdout {} }'

控制台输入字符，随后就有日志输出

stdin，表示输入流，指从键盘输入
stdout，表示输出流，指从显示器输出
命令行参数:
-e执行

--config或-f配置文件，后跟参数类型可以是一个字符串的配置或全路径文件名或全路径路径(如：/etc/logstash.d/，logstash会自动读取/etc/logstash.d/目录下所有*.conf的文本文件，然后在自己内存里拼接成一个完整的大配置文件再去执行)

利用这种特性,我们可以实现MySQL数据导入Elasticsearch

（1）在logstash-5.6.8安装目录下创建文件夹mysqletc（名称随意）,加一个mysql驱动

（2）文件夹下创建mysql.conf（名称随意），内容如下：

input {
  jdbc {
      # mysql jdbc connection string to our backup databse
      jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://192.168.106.131:3306/tensquare_article?characterEncoding=UTF8"
      # the user we wish to excute our statement as
      jdbc_user => "root"
      jdbc_password => "123456"
      # the path to our downloaded jdbc driver  
      jdbc_driver_library => "E:\tensquare\logstash-5.6.8\mysqletc\mysql-connector-java-5.1.46.jar"
      # the name of the driver class for mysql
      jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"
      jdbc_paging_enabled => "true"
      jdbc_page_size => "50"
      #以下对应着要执行的sql的绝对路径。
      #statement_filepath => ""
      statement => "SELECT id,title,content,state FROM tb_article"
      #定时字段 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（测试结果，不同的话请留言指出）
      schedule => "* * * * *"
  }
}

output {
  elasticsearch {
      #ESIP地址与端口
      hosts => "http://127.0.0.1:9200/" 
      #ES索引名称（自己定义的）
      index => "tensquare_article"
      #自增ID编号
      document_id => "%{id}"    #{id}可以取到上面statement里的id
      document_type => "Article" #该索引库里的type名
  }
  stdout {
      #以JSON格式输出
      codec => json_lines
  }
}

（3）将mysql驱动包mysql-connector-java-5.1.46.jar拷贝至D:/logstash-5.6.8/mysqletc/下。D:/logstash-5.6.8是你的安装目录
（4）再logstash 的bin目录下cmd命令行下执行
logstash ‐f ../mysqletc/mysql.conf 即以 ../mysqletc/mysql.conf下的同步数据方式启动logstash
我们用如上的命令就可以利用logstash将指定mysql数据库中的信息同步到es中

(5)观察控制台输出，每间隔1分钟就执行一次sql查询。

再次刷新elasticsearch-head的数据显示，看是否也更新了数据。