jdbc-input-plugin은 elasticsearch에 대한 데이터베이스 추가 및 증분 쓰기만 구현할 수 있지만 종종 jdbc 소스 끝의 데이터베이스가 데이터베이스 삭제 또는 업데이트 작업을 수행할 수 있습니다. 결과적으로 데이터베이스와 검색 엔진 데이터베이스 간에 비대칭이 발생합니다. 이 기사에서는 주로 MySQL과 Elasticsearch 간의 데이터 비대칭 문제에 대한 관련 정보를 소개합니다. Elasticsearch 증분 쓰기의 경우 JDBC 소스 끝의 데이터베이스에서 데이터베이스 삭제 또는 업데이트 작업을 수행하는 경우가 많습니다. 여기에서 솔루션을 참조할 수 있습니다. 다음으로, 그것이 모두에게 도움이 되기를 바랍니다.
물론, 개발팀이 있다면 삭제나 업데이트 시 검색엔진 동작을 동기화하는 프로그램을 작성할 수도 있습니다. 이 능력이 없다면 다음 방법을 시도해 볼 수 있습니다.
여기 데이터 테이블 기사가 있습니다. mtime 필드는 ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP를 정의하므로 mtime을 업데이트하는 시간은 매번 변경됩니다.
mysql> desc article; +-------------+--------------+------+-----+--------------------------------+-------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +-------------+--------------+------+-----+--------------------------------+-------+ | id | int(11) | NO | | 0 | | | title | mediumtext | NO | | NULL | | | description | mediumtext | YES | | NULL | | | author | varchar(100) | YES | | NULL | | | source | varchar(100) | YES | | NULL | | | content | longtext | YES | | NULL | | | status | enum('Y','N')| NO | | 'N' | | | ctime | timestamp | NO | | CURRENT_TIMESTAMP | | | mtime | timestamp | YES | | ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP | | +-------------+--------------+------+-----+--------------------------------+-------+ 7 rows in set (0.00 sec)
logstash는 mtime에 대한 쿼리 규칙을 추가합니다.
jdbc { jdbc_driver_library => "/usr/share/java/mysql-connector-java.jar" jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver" jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://localhost:3306/cms" jdbc_user => "cms" jdbc_password => "password" schedule => "* * * * *" #定时cron的表达式,这里是每分钟执行一次 statement => "select * from article where mtime > :sql_last_value" use_column_value => true tracking_column => "mtime" tracking_column_type => "timestamp" record_last_run => true last_run_metadata_path => "/var/tmp/article-mtime.last" }
휴지통 테이블을 만듭니다. 이 사항은 데이터베이스 삭제 또는 비활성화 상태 = 'N' 문제를 해결하는 데 사용됩니다.
CREATE TABLE `elasticsearch_trash` ( `id` int(11) NOT NULL, `ctime` timestamp NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
기사 테이블에 대한 트리거 만들기
CREATE DEFINER=`dba`@`%` TRIGGER `article_BEFORE_UPDATE` BEFORE UPDATE ON `article` FOR EACH ROW BEGIN -- 此处的逻辑是解决文章状态变为 N 的时候,需要将搜索引擎中对应的数据删除。 IF NEW.status = 'N' THEN insert into elasticsearch_trash(id) values(OLD.id); END IF; -- 此处逻辑是修改状态到 Y 的时候,方式elasticsearch_trash仍然存在该文章ID,导致误删除。所以需要删除回收站中得回收记录。 IF NEW.status = 'Y' THEN delete from elasticsearch_trash where id = OLD.id; END IF; END CREATE DEFINER=`dba`@`%` TRIGGER `article_BEFORE_DELETE` BEFORE DELETE ON `article` FOR EACH ROW BEGIN -- 此处逻辑是文章被删除同事将改文章放入搜索引擎回收站。 insert into elasticsearch_trash(id) values(OLD.id); END
다음으로 매 분마다 실행되고 elasticsearch_trash 데이터 테이블에서 데이터를 검색한 다음 컬 명령을 사용하여 호출하는 간단한 셸을 작성해야 합니다. elasticsearch 편안한 인터페이스 및 복구된 데이터 삭제.
관련 프로그램도 개발할 수 있습니다. Spring boot 예약 작업 예는 다음과 같습니다.
Entity
package cn.netkiller.api.domain.elasticsearch; import java.util.Date; import javax.persistence.Column; import javax.persistence.Entity; import javax.persistence.Id; import javax.persistence.Table; @Entity @Table public class ElasticsearchTrash { @Id private int id; @Column(columnDefinition = "TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP") private Date ctime; public int getId() { return id; } public void setId(int id) { this.id = id; } public Date getCtime() { return ctime; } public void setCtime(Date ctime) { this.ctime = ctime; } }
Warehouse
package cn.netkiller.api.repository.elasticsearch; import org.springframework.data.repository.CrudRepository; import com.example.api.domain.elasticsearch.ElasticsearchTrash; public interface ElasticsearchTrashRepository extends CrudRepository<ElasticsearchTrash, Integer>{ }
Timed task
package cn.netkiller.api.schedule; import org.elasticsearch.action.delete.DeleteResponse; import org.elasticsearch.client.transport.TransportClient; import org.elasticsearch.rest.RestStatus; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled; import org.springframework.stereotype.Component; import com.example.api.domain.elasticsearch.ElasticsearchTrash; import com.example.api.repository.elasticsearch.ElasticsearchTrashRepository; @Component public class ScheduledTasks { private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ScheduledTasks.class); @Autowired private TransportClient client; @Autowired private ElasticsearchTrashRepository alasticsearchTrashRepository; public ScheduledTasks() { } @Scheduled(fixedRate = 1000 * 60) // 60秒运行一次调度任务 public void cleanTrash() { for (ElasticsearchTrash elasticsearchTrash : alasticsearchTrashRepository.findAll()) { DeleteResponse response = client.prepareDelete("information", "article", elasticsearchTrash.getId() + "").get(); RestStatus status = response.status(); logger.info("delete {} {}", elasticsearchTrash.getId(), status.toString()); if (status == RestStatus.OK || status == RestStatus.NOT_FOUND) { alasticsearchTrashRepository.delete(elasticsearchTrash); } } } }
Spring 부트가 메인 프로그램을 시작합니다.
package cn.netkiller.api; import org.springframework.boot.SpringApplication; import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication; import org.springframework.scheduling.annotation.EnableScheduling; @SpringBootApplication @EnableScheduling public class Application { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(Application.class, args); } }
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위 내용은 MySQL과 Elasticsearch 간의 데이터 비대칭에 대한 자세한 예의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로, 주로 데이터를 신속하고 안정적으로 저장하고 검색하는 데 사용됩니다. 작업 원칙에는 클라이언트 요청, 쿼리 해상도, 쿼리 실행 및 반환 결과가 포함됩니다. 사용의 예로는 테이블 작성, 데이터 삽입 및 쿼리 및 조인 작업과 같은 고급 기능이 포함됩니다. 일반적인 오류에는 SQL 구문, 데이터 유형 및 권한이 포함되며 최적화 제안에는 인덱스 사용, 최적화 된 쿼리 및 테이블 분할이 포함됩니다.

MySQL은 데이터 저장, 관리, 쿼리 및 보안에 적합한 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1. 다양한 운영 체제를 지원하며 웹 응용 프로그램 및 기타 필드에서 널리 사용됩니다. 2. 클라이언트-서버 아키텍처 및 다양한 스토리지 엔진을 통해 MySQL은 데이터를 효율적으로 처리합니다. 3. 기본 사용에는 데이터베이스 및 테이블 작성, 데이터 삽입, 쿼리 및 업데이트가 포함됩니다. 4. 고급 사용에는 복잡한 쿼리 및 저장 프로 시저가 포함됩니다. 5. 설명 진술을 통해 일반적인 오류를 디버깅 할 수 있습니다. 6. 성능 최적화에는 인덱스의 합리적인 사용 및 최적화 된 쿼리 문이 포함됩니다.

MySQL은 성능, 신뢰성, 사용 편의성 및 커뮤니티 지원을 위해 선택됩니다. 1.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 제공하여 여러 데이터 유형 및 고급 쿼리 작업을 지원합니다. 2. 고객-서버 아키텍처 및 다중 스토리지 엔진을 채택하여 트랜잭션 및 쿼리 최적화를 지원합니다. 3. 사용하기 쉽고 다양한 운영 체제 및 프로그래밍 언어를 지원합니다. 4. 강력한 지역 사회 지원을 받고 풍부한 자원과 솔루션을 제공합니다.

InnoDB의 잠금 장치에는 공유 잠금 장치, 독점 잠금, 의도 잠금 장치, 레코드 잠금, 갭 잠금 및 다음 키 잠금 장치가 포함됩니다. 1. 공유 잠금을 사용하면 다른 트랜잭션을 읽지 않고 트랜잭션이 데이터를 읽을 수 있습니다. 2. 독점 잠금은 다른 트랜잭션이 데이터를 읽고 수정하는 것을 방지합니다. 3. 의도 잠금은 잠금 효율을 최적화합니다. 4. 레코드 잠금 잠금 인덱스 레코드. 5. 갭 잠금 잠금 장치 색인 기록 간격. 6. 다음 키 잠금은 데이터 일관성을 보장하기 위해 레코드 잠금과 갭 잠금의 조합입니다.

MySQL 쿼리 성능이 좋지 않은 주된 이유는 인덱스 사용, 쿼리 최적화에 의한 잘못된 실행 계획 선택, 불합리한 테이블 디자인, 과도한 데이터 볼륨 및 잠금 경쟁이 포함됩니다. 1. 색인이 느리게 쿼리를 일으키지 않으며 인덱스를 추가하면 성능이 크게 향상 될 수 있습니다. 2. 설명 명령을 사용하여 쿼리 계획을 분석하고 Optimizer 오류를 찾으십시오. 3. 테이블 구조를 재구성하고 결합 조건을 최적화하면 테이블 설계 문제가 향상 될 수 있습니다. 4. 데이터 볼륨이 크면 분할 및 테이블 디비전 전략이 채택됩니다. 5. 높은 동시성 환경에서 거래 및 잠금 전략을 최적화하면 잠금 경쟁이 줄어들 수 있습니다.

데이터베이스 최적화에서 쿼리 요구 사항에 따라 인덱싱 전략을 선택해야합니다. 1. 쿼리에 여러 열이 포함되고 조건 순서가 수정되면 복합 인덱스를 사용하십시오. 2. 쿼리에 여러 열이 포함되어 있지만 조건 순서가 고정되지 않은 경우 여러 단일 열 인덱스를 사용하십시오. 복합 인덱스는 다중 열 쿼리를 최적화하는 데 적합한 반면 단일 열 인덱스는 단일 열 쿼리에 적합합니다.

MySQL 느린 쿼리를 최적화하려면 SlowQueryLog 및 Performance_Schema를 사용해야합니다. 1. SlowQueryLog 및 Set Stresholds를 사용하여 느린 쿼리를 기록합니다. 2. Performance_schema를 사용하여 쿼리 실행 세부 정보를 분석하고 성능 병목 현상을 찾고 최적화하십시오.

MySQL 및 SQL은 개발자에게 필수적인 기술입니다. 1.MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템이며 SQL은 데이터베이스를 관리하고 작동하는 데 사용되는 표준 언어입니다. 2.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 통해 여러 스토리지 엔진을 지원하며 SQL은 간단한 문을 통해 복잡한 데이터 작업을 완료합니다. 3. 사용의 예에는 기본 쿼리 및 조건 별 필터링 및 정렬과 같은 고급 쿼리가 포함됩니다. 4. 일반적인 오류에는 구문 오류 및 성능 문제가 포함되며 SQL 문을 확인하고 설명 명령을 사용하여 최적화 할 수 있습니다. 5. 성능 최적화 기술에는 인덱스 사용, 전체 테이블 스캔 피하기, 조인 작업 최적화 및 코드 가독성 향상이 포함됩니다.


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