Logstash 支持多种输入和输出插件,其中就包括 Elasticsearch 插件。通过配置 Logstash,我们可以将 MySQL 中的数据同步到 ES 中。 具体步骤如下: 安装Logstash 和 Elasticsearch 插件; 配置Logstash 的 input 插件为 MySQL 数据库; 配置Logstash 的 filter 插件对数据进行转换和过滤; 配置Logstash 的 output 插件为...
基于数据库增量日志解析,提供增量数据订阅&消费,目前主要支持 MySQL。 Canal 原理就是伪装成 MySQL 的从节点,从而订阅 master 节点的 Binlog 日志,主要流程为: Canal 服务端向 MySQL 的 master 节点传输 dump 协议; MySQL 的 master 节点接收到 dump 请求后推送 Binlog 日志给 Canal 服务端,解析 Binlog 对象(...
DataWorks是一个基于大数据引擎,集成数据开发、任务调度、数据管理等功能的全链路大数据开发治理平台。您可以通过DataWorks的同步任务,快速的将各种数据源中的数据同步到阿里云ES。 支持同步的数据源包括: 阿里云云数据库(MySQL、PostgreSQL、SQL Server、MongoDB、HBase) ...
使用Logstash进行数据同步：Logstash是一种开源的数据收集引擎，它可以将来自不同源的数据集成到一个中央位置。通过使用MySQL的JDBC输入插件和ES的输出插件，可以轻松地将MySQL数据同步到ES。该方案可以实现实时同步和定期同步，但需要一些配置和管理工作。使用Elasticsearch JDBC插件进行数据同步：Elasticsearch JDBC插件可以将...
1. 前言 在实际项目开发中,我们经常将 MySQL 作为业务数据库,ES 作为查询数据库,用来实现读写分离,缓解 MySQL 数据库的查询压力,应对海量数据的复杂查询。 这其中有一个很重要的问题,就是如何实现 MySQL 数据库和 ES 的数据同步,今天和大家聊聊 MySQL 和 ES 数据同步
该方案的典型实现是借助logstash实现数据同步,其底层实现原理就是根据配置定期使用sql查询新增的数据写入ES中,实现数据的增量同步。 具体实现可以参考:通过Logstash实现mysql数据定时增量同步到ES 优点: 不改变原来代码,没有侵入性、没有硬编码; 没有业务强耦合,不改变原来程序的性能; ...
同步双写 同步双写，顾名思义，就是数据写入MySQL同时，需要调用ES进行数据写入，如下图：优点：实现简单；相较于其他方案，数据实时性较高。缺点：代码耦合性强。同步双写事务问题，性能较低。系统可用性同时受多个数据源可用性影响，系统可用性降低；为何强调该方案数据实时性高是相较于其他方案呢？在默认情况下，...
Mysql数据同步ES的4种方式 1、同步双写 通过应用服务,直接为数据库及ES写如数据。 优点: 业务逻辑简单; 实时性高 缺点: 业务耦合,耦合大量数据同步代码 硬编码,有需要写入 MySQL 的地方都需要添加写入 ES 的代码; 影响性能,写入两个存储,响应时间变长
（1）同步双写，代码侵入性比较高 这是一种最为简单的方式，在将数据写到mysql时，同时将数据写到ES，实现数据的双写。优点：业务逻辑简单。缺点：硬编码：有需要写入mysql的地方都需要添加写入ES的代码；业务强耦合；存在双写失败丢数据风险；ES系统不可用；应用系统和ES之间的网络故障；应用系统重启，导致系统来不...