jdbc-input-plugin 只能實現資料庫的追加,對於 elasticsearch 增量寫入,但經常jdbc來源一端的資料庫可能會做資料庫刪除或更新操作。這樣一來資料庫與搜尋引擎的資料庫就出現了不對稱的情況。本文主要介紹了MySQL 與Elasticsearch 資料不對稱問題解決辦法的相關資料,對於elasticsearch 增量寫入,但經常jdbc來源一端的資料庫可能會做資料庫刪除或更新操作,這裡提供解決辦法,需要的朋友可以參考下,希望能幫助大家。
當然你如果有開發團隊可以寫程式在刪除或更新的時候同步對搜尋引擎操作。如果你沒有這個能力,可以試試下面的方法。
這裡有一個資料表article , mtime 欄位定義了ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP 所以每次更新mtime的時間都會改變
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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)logstash 增加mtime 的查詢規則
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" }建立回收站表,這個事用來解決資料庫刪除,或是停用status = 'N' 這種情況的。
CREATE TABLE `elasticsearch_trash` ( `id` int(11) NOT NULL, `ctime` timestamp NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8為article 表建立觸發器
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接下來我們需要寫一個簡單地Shell 每分鐘運行一次,從elasticsearch_trash 數據表中取出數據,然後使用curl 指令呼叫elasticsearch restful 接口,刪除被收回的資料。 你還可以開發相關的程序,這裡提供一個 Spring boot 定時任務範例。 實體
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; } }倉庫
#
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>{ }定時任務
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 boot 啟動主程式。
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); } }相關推薦:
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MySQL使用的是GPL許可證。 1)GPL許可證允許自由使用、修改和分發MySQL,但修改後的分發需遵循GPL。 2)商業許可證可避免公開修改,適合需要保密的商業應用。

選擇InnoDB而不是MyISAM的情況包括:1)需要事務支持,2)高並發環境,3)需要高數據一致性;反之,選擇MyISAM的情況包括:1)主要是讀操作,2)不需要事務支持。 InnoDB適合需要高數據一致性和事務處理的應用,如電商平台,而MyISAM適合讀密集型且無需事務的應用,如博客系統。

在MySQL中,外鍵的作用是建立表與表之間的關係,確保數據的一致性和完整性。外鍵通過引用完整性檢查和級聯操作維護數據的有效性,使用時需注意性能優化和避免常見錯誤。

MySQL中有四種主要的索引類型:B-Tree索引、哈希索引、全文索引和空間索引。 1.B-Tree索引適用於範圍查詢、排序和分組,適合在employees表的name列上創建。 2.哈希索引適用於等值查詢,適合在MEMORY存儲引擎的hash_table表的id列上創建。 3.全文索引用於文本搜索,適合在articles表的content列上創建。 4.空間索引用於地理空間查詢,適合在locations表的geom列上創建。

toCreateAnIndexinMysql,usethecReateIndexStatement.1)forasingLecolumn,使用“ createIndexIdx_lastNameEnemployees(lastName); 2)foracompositeIndex,使用“ createIndexIndexIndexIndexIndexDx_nameOmplayees(lastName,firstName,firstName);” 3)forauniqe instex,creationexexexexex,

MySQL和SQLite的主要區別在於設計理念和使用場景:1.MySQL適用於大型應用和企業級解決方案,支持高性能和高並發;2.SQLite適合移動應用和桌面軟件,輕量級且易於嵌入。

MySQL中的索引是數據庫表中一列或多列的有序結構,用於加速數據檢索。 1)索引通過減少掃描數據量提升查詢速度。 2)B-Tree索引利用平衡樹結構,適合範圍查詢和排序。 3)創建索引使用CREATEINDEX語句,如CREATEINDEXidx_customer_idONorders(customer_id)。 4)複合索引可優化多列查詢,如CREATEINDEXidx_customer_orderONorders(customer_id,order_date)。 5)使用EXPLAIN分析查詢計劃,避

在MySQL中使用事務可以確保數據一致性。 1)通過STARTTRANSACTION開始事務,執行SQL操作後用COMMIT提交或ROLLBACK回滾。 2)使用SAVEPOINT可以設置保存點,允許部分回滾。 3)性能優化建議包括縮短事務時間、避免大規模查詢和合理使用隔離級別。


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