shigen
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mysql-es-synchronizer
项目介绍
mysql-es-synchronizer, 一款开源的轻量级MySQL数据增量同步到elasticsearch东西,只需简略的装备即可完成增量的数据同步。
装备文件
MySQL和elasticsearch 的装备基本和官方的
spring-boot-starter-xxx
的装备类似
spring:
# MySQL数据库衔接信息
datasource:
url: jdbc:mysql://shigen.com:3306/demo?characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=Asia/Shanghai&autoReconnect=true&useSSL=false
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
username: root
password: xxxx
# elasticsearch相关装备
elasticsearch:
# elasticsearch集群
uris:
- http://localhost:9200
# elasticsearch账号暗码
username: elastic
password: 123456
# 同步相关装备
sync:
# 需求同步的sql查询语句,此处的 :sql_last_value是一个固定值
sql: select id, username, password, nickname, email, phone, gender, birthday, address, create_time, update_time from demo.user_info where update_time > :sql_last_value order by update_time asc
# sql数据偏移量记载的文件地址
sql_last_value_file: mysql/last_id.txt
# 同步的定时使命
cron: 0 * * * * *
中间件版别
- MySQL 5.7+
- elasticsearch 7.2.0
其它的elasticsearch版别还在连续的测试接入中
同步原理
从文件中读取前次同步的时刻,假如未读取到正确的时刻,则默许从 1970-01-01 08:00:00
(东八区元年)开始。再根据数据中的字段 update_time
做为条件,查询在前次同步时刻之后更新的数据。此刻再将查询出的数据列表转化成json格式,批量插入到elasticsearch中。
和其它主流东西比照
特性 | Canal | Logstash | mysql-es-synchronizer |
---|---|---|---|
数据同步方法 | 根据 MySQL binlog 实时解析 | 能够运用 JDBC、Logstash-input-jdbc 等插件进行实时同步 | 能够运用JDBC完成实时同步 |
支撑的数据源 | 仅支撑 MySQL | 支撑多种联系型数据库、NoSQL 数据库等 | 现在仅支撑 MySQL |
装备灵活性 | 需求装备 Canal Server 和 Destination | 经过装备文件定义输入、过滤、输出等管道 | 需求装备装备文件 |
支撑的数据转化功用 | 提供简略的字段映射和格式转化功用 | 支撑丰富的过滤、映射、计算等功用 | — |
社区活跃度 | 在 MySQL 数据同步范畴较为活跃 | 在数据同步范畴有着广泛的使用和社区支撑 | — |
性能 | 高性能,合适大规模数据同步 | 杰出的性能,但在大规模数据同步时可能需求优化 | — |
常见问题
我的MySQL数据库没有字段 update_time
怎么办
在进行初度开发时, shigen
就考虑到了这个问题,选用的方法是 MySQL
的存储进程,下边是数据表的设计:
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `user_info`
(
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '用户 ID,主键',
`username` varchar(50) NOT NULL COMMENT '用户名,唯一索引',
`password` varchar(255) NOT NULL COMMENT '加密后的暗码',
`nickname` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '用户昵称',
`email` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '邮箱地址',
`phone` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '手机号码',
`gender` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '性别:0 代表未知,1 代表男性,2 代表女人',
`birthday` date DEFAULT NULL COMMENT '出生日期',
`address` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '联系地址',
`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创立时刻',
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `username` (`username`)
) ENGINE = InnoDB
DEFAULT CHARSET = utf8mb4 COMMENT ='用户信息表';
定义存储进程
现在咱们只需求在所有的表中添加字段 update_time 并设置成更新触发。在查询东西中运转创立存储进程的代码:
-- 创立存储进程
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE add_update_time_column(
IN dbName VARCHAR(255)
)
BEGIN
DECLARE done INT DEFAULT FALSE;
DECLARE tableName VARCHAR(255);
DECLARE cur CURSOR FOR SELECT table_name FROM information_schema.tables WHERE table_schema = dbName;
DECLARE CONTINUE HANDLER FOR NOT FOUND SET done = TRUE;
OPEN cur;
read_loop: LOOP
FETCH cur INTO tableName;
IF done THEN
LEAVE read_loop;
END IF;
SET @columnExists = (SELECT COUNT(*) FROM information_schema.columns WHERE table_schema = dbName AND table_name = tableName AND column_name = 'update_time');
IF @columnExists = 0 THEN
SET @alterSql = CONCAT('ALTER TABLE ', tableName, ' ADD COLUMN update_time DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时刻'');
PREPARE stmt FROM @alterSql;
EXECUTE stmt;
DEALLOCATE PREPARE stmt;
END IF;
END LOOP;
CLOSE cur;
END //
DELIMITER ;
调用
需求注意的是:存储进程咱们定义成了类似于函数的形式,它的参数之一就是 dbName
。
call add_update_time_column('demo');
删除存储进程
DROP PROCEDURE IF EXISTS add_update_time_column;
为什么不选用开源的ORM结构来便利数据的查询展现
其实提到这个问题,确实咱们很喜欢偷闲,像 mybatis-plus
、 easy-es
这类的ORM结构,只需求直接调用封装好的接口,轻松完成数据的查询转化,而作者这里运用的是原生的 JDBC
。可是作为中间件,咱们更介意的性能,在 shigen
的文章EasyExcel完成杂乱数据导入顶用到了原生的JDBC。
在后期,也会逐渐的脱节 spring-boot-starter-jdbc
、 spring-boot-starter-data-elasticsearch
的依靠,选用原生的方法取得数据库的衔接和操作。
后期迭代的方向
封装开箱即用的自定义 starter
后期完成开箱即用的 starter
,只需求导入 starter
并在装备文件中略微装备即可完成在项目中的运用。
支撑多个SQL查询同步
对标 canal
和 logstash
,完成多个SQL查询的数据同步。
跋文
现在想到的就这么多,初度测验开源,也期望伙伴们多多支撑。您的主张我也会仔细的采纳,共同推进项目的优化和开源生态的持续发展。也可关注GitHub取得更多的开源项目。
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