es的keyword类型对应mysql的什么类型 es可以代替mysql吗

Elastic MySQL 连接器是 MySQL 数据源的连接器。它可以帮我们把 MySQL 里的数据同步到 Elasticsearch 中去。在今天的文章里，我来详细地描述如何一步一步地实现。

在下面的展示中，我将使用 Elastic Stack 8.8.2 来进行展示。

无缝集成：将 Elasticsearch 连接到 MongoDB

Enterprise：使用 MySQL connector 同步 MySQL 数据到 Elasticsearch

可用性和先决条件

此连接器在 Elastic 版本 8.5.0 及更高版本中作为本机连接器提供。 要将此连接器用作本机连接器，请满足所有本机连接器 （Native Connector）要求。

此连接器也可用作 Python 连接器框架的连接器客户端。 要将此连接器用作连接器客户端，请满足所有连接器客户端要求。

除了上面链接的共享要求之外，此连接器没有其他先决条件。

用法

要将此连接器用作本机连接器，请使用连接器工作流程。 请参阅本机连接器。

要将此连接器用作连接器客户端，请参阅连接器客户端和框架。

在如下的展示中，我将使用连接器客户端来进行使用。

安装

Elasticsearch

我们可参考我之前的文章 “如何在 Linux，MacOS 及 Windows 上进行安装 Elasticsearch” 来安装 Elasticsearch。特别地，我们需要按照 Elastic Stack 8.x 的安装指南来进行安装。

在 Elasticsearch 终端输出中，找到 elastic 用户的密码和 Kibana 的注册令牌。 这些是在 Elasticsearch 第一次启动时打印的。

我们记下这个密码，并在下面的配置中进行使用。同时它也会生成相应的证书文件：

$ pwd
/Users/liuxg/elastic/elasticsearch-8.8.2/config/certs
$ ls
http.p12      http_ca.crt   transport.p12

为了方便下面的配置，我们把 http_ca.crt 证书拷贝到如下的一个目录中：

mkdir -p ~/connectors-python-config
cp http_ca.crt ~/connectors-python-config

保存密码、注册令牌和证书路径名。 你将在后面的步骤中需要它们。如果你对这些操作还不是很熟的话，请参考我之前的文章 “Elastic Stack 8.0 安装 - 保护你的 Elastic Stack 现在比以往任何时候都简单”。

安装 Kibana

我们接下来安装 Kibana。我们可以参考我之前的文章 “如何在 Linux，MacOS 及 Windows 上安装 Elastic 栈中的 Kibana” 来进行我们的安装。特别地，我们需要安装 Kibana 8.2 版本。如果你还不清楚如何安装 Kibana 8.2，那么请阅读我之前的文章 “Elastic Stack 8.0 安装 - 保护你的 Elastic Stack 现在比以往任何时候都简单”。在启动 Kibana 之前，我们可以修改 Kibana 的配置文件如下。添加如下的句子到 config/kibana.yml 中去：

config/kibana.yml

enterpriseSearch.host: http://localhost:3002

然后，我们使用如下的命令来启动 Kibana：

bin/kibana

我们在浏览器中输入上面输出的地址然后输入相应的 enrollment token 就可以把 Kibana 启动起来。

Java 安装

你需要安装 Java。版本在 Java 8 或者 Java 11。我们可以参考链接来查找需要的 Java 版本。

Enterprise search 安装

我们在地址 Download Elastic Enterprise Search | Elastic 找到我们需要的版本进行下载。并按照页面上相应的指令来进行按照。如果你想针对你以前的版本进行安装的话，请参阅地址 https://www.elastic.co/downloads/past-releases#app-search。

等我们下载完 Enterprise Search 的安装包，我们可以使用如下的命令来进行解压缩：

$ pwd
/Users/liuxg/elastic
$ ls
elasticsearch-8.8.2                       kibana-8.8.2
elasticsearch-8.8.2-darwin-aarch64.tar.gz kibana-8.8.2-darwin-aarch64.tar.gz
enterprise-search-8.8.2.tar.gz
$ tar xzf enterprise-search-8.8.2.tar.gz 
$ cd enterprise-search-8.8.2
$ ls
LICENSE    NOTICE.txt README.md  bin        config     lib        metricbeat

如上所示，它含有一个叫做 config 的目录。我们在启动  Enterprise Search 之前，必须做一些相应的配置。我们需要修改 config/enterprise-search.yml 文件。在这个文件中添加如下的内容：

config/enterprise-search.yml

allow_es_settings_modification: true
secret_management.encryption_keys: ['q3t6w9z$C&F)J@McQfTjWnZr4u7x!A%D']
elasticsearch.username: elastic
elasticsearch.password: "JUYrx8L3WOeG6zysQY2D"
elasticsearch.host: https://127.0.0.1:9200
elasticsearch.ssl.enabled: true
elasticsearch.ssl.certificate_authority: /Users/liuxg/elastic/elasticsearch-8.8.2/config/certs/http_ca.crt
kibana.external_url: http://localhost:5601

在上面，请注意 elasticsearch.password 是我们在 Elasticsearch 安装过程中生成的密码。elasticsearch.ssl.certificate_authority 必须根据自己的 Elasticsearch 安装路径中生成的证书进行配置。在上面的配置中，我们还没有配置 secret_management.encryption_keys。我们可以使用上面的配置先运行，然后让系统帮我们生成。在配置上面的密码时，我们需要添加上引号。我发现在密码中含有 * 字符会有错误的信息。我们使用如下的命令来启动：

bin/enterprise-search

在启动的过程中，我们可以看到生成的用户名及密码信息：

username: enterprise_search
      password: r9kcpyb5x2g9dken

我们记下这个用户名及密码。在启动的过程中，我们还可以看到一个生成的 secret_session_key：

我们也把它拷贝下来，并添加到配置文件中去：

allow_es_settings_modification: true
secret_management.encryption_keys: ['q3t6w9z$C&F)J@McQfTjWnZr4u7x!A%D'] 
elasticsearch.username: elastic
elasticsearch.password: "JUYrx8L3WOeG6zysQY2D"
elasticsearch.host: https://127.0.0.1:9200
elasticsearch.ssl.enabled: true
elasticsearch.ssl.certificate_authority: /Users/liuxg/elastic/elasticsearch-8.8.2/config/certs/http_ca.crt
kibana.external_url: http://localhost:5601

secret_session_key: 3a6d8ab8993a9818728eabd6513fd1c448263be6f5497c8d286bc8be05b87edffd95073582e3277f1e8fb8f753a3ab07a5749ce4394a16f69bdc4acb3d2826ae
feature_flag.elasticsearch_search_api: true

为了能够使得我们能够在 App Search 中使用 Elasticsearch 搜索，我们必须设置
feature_flag.elasticsearch_search_api: true。 我们再次重新启动 enterprise search：

./bin/enterprise-search

这次启动后，我们再也不会看到任何的配置输出了。这样我们的 enterprise search 就配置好了。

MySQL

对于本教程，你需要一个供 Logstash 读取的源 MySQL 实例。 MySQL Community Downloads 站点的 MySQL Community Server 部分提供了免费版本的 MySQL。我们可以通过如下的命令来登录 MySQL：

mysql -u root -p

在上面，我们使用 root 的密码来进行登录。针对我的情况，密码为 1234。等我们登录后，我们运行如下的命令：

CREATE DATABASE sample_db;
USE sample_db;

CREATE TABLE person (
    person_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(255),
    age INT
);

CREATE TABLE address (
    address_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    address VARCHAR(255)
);

INSERT INTO person (name, age) VALUES ('Alice', 30);
INSERT INTO person (name, age) VALUES ('Bob', 25);
INSERT INTO person (name, age) VALUES ('Carol', 35);

INSERT INTO address (address) VALUES ('123 Elm St');
INSERT INTO address (address) VALUES ('456 Oak St');
INSERT INTO address (address) VALUES ('789 Pine St');

在上面，我们创建了数据库 sample_db，也同时创建了两个表格 address 及 person。

 

同步数据到 Elasticsearch

步骤一：下载示例配置文件

下载示例配置文件。 你可以手动下载或运行以下命令：

curl https://raw.githubusercontent.com/elastic/connectors-python/main/config.yml --output ~/connectors-python-config/config.yml

我们可以查看文件：

$ pwd
/Users/liuxg/connectors-python-config
$ ls
config.yml  http_ca.crt

如果你的目录名称不同，或者你想使用不同的配置文件名，请记住更新 --output 参数值。

步骤二：更新自管理连接器的配置文件

使用以下设置更新配置文件以匹配你的环境：

• elasticsearch.host
• elasticsearch.password
• connector_id
• service_type

使用 mysql 作为 service_type 值。 不要忘记取消 yaml 文件源部分中 mysql 的注释。

如果你针对 Elasticsearch 和 Kibana 的 Docker 化版本运行连接器服务，你的配置文件将会像如下所示：

elasticsearch:
  host: http://host.docker.internal:9200
  username: elastic
  password: <YOUR_PASSWORD>

connector_id: <CONNECTOR_ID_FROM_KIBANA>
service_type: mysql

sources:
  # UNCOMMENT "mysql" below to enable the MySQL connector

  #mongodb: connectors.sources.mongo:MongoDataSource
  #s3: connectors.sources.s3:S3DataSource
  #dir: connectors.sources.directory:DirectoryDataSource
  #mysql: connectors.sources.mysql:MySqlDataSource
  #network_drive: connectors.sources.network_drive:NASDataSource
  #google_cloud_storage: connectors.sources.google_cloud_storage:GoogleCloudStorageDataSource
  #azure_blob_storage: connectors.sources.azure_blob_storage:AzureBlobStorageDataSource
  #postgresql: connectors.sources.postgresql:PostgreSQLDataSource
  #oracle: connectors.sources.oracle:OracleDataSource
  #mssql: connectors.sources.mssql:MSSQLDataSource

请注意，你下载的配置文件可能包含更多条目，因此你需要手动复制/更改适用于你的设置。 通常，你只需要更新 elasticsearch.host、elasticsearch.password、connector_id 和 service_type 即可运行连接器服务。

我们来从 Kibana 界面得到这些配置：

 

~/connectors-python-config/config.yml

elasticsearch:
  host: https://192.168.0.3:9200
  api_key: "OUkyM1E0a0JrWktfLVd2OTRPZkE6TmkxbUNuN3dROGlrT2cwWlNVaEZKQQ=="
  ca_certs: "/usr/share/certs/http_ca.crt"
  ssl: true
  bulk:
    queue_max_size: 1024
    queue_max_mem_size: 25
    display_every: 100
    chunk_size: 1000
    max_concurrency: 5
    chunk_max_mem_size: 5
    concurrent_downloads: 10
  request_timeout: 120
  max_wait_duration: 120
  initial_backoff_duration: 1
  backoff_multiplier: 2
  log_level: info

service:
  idling: 30
  heartbeat: 300
  max_errors: 20
  max_errors_span: 600
  max_concurrent_content_syncs: 1
  max_concurrent_access_control_syncs: 1
  job_cleanup_interval: 300
  log_level: INFO

connector_id: '8423Q4kBkZK_-Wv9z-en'
service_type: 'mysql'

sources:
  # mongodb: connectors.sources.mongo:MongoDataSource
  # s3: connectors.sources.s3:S3DataSource
  # dir: connectors.sources.directory:DirectoryDataSource
  mysql: connectors.sources.mysql:MySqlDataSource
  # network_drive: connectors.sources.network_drive:NASDataSource
  # google_cloud_storage: connectors.sources.google_cloud_storage:GoogleCloudStorageDataSource
  # google_drive: connectors.sources.google_drive:GoogleDriveDataSource
  # azure_blob_storage: connectors.sources.azure_blob_storage:AzureBlobStorageDataSource
  # postgresql: connectors.sources.postgresql:PostgreSQLDataSource
  # oracle: connectors.sources.oracle:OracleDataSource
  # sharepoint_server: connectors.sources.sharepoint_server:SharepointServerDataSource
  # mssql: connectors.sources.mssql:MSSQLDataSource
  # jira: connectors.sources.jira:JiraDataSource
  # confluence: connectors.sources.confluence:ConfluenceDataSource
  # dropbox: connectors.sources.dropbox:DropboxDataSource
  # servicenow: connectors.sources.servicenow:ServiceNowDataSource
  # sharepoint_online: connectors.sources.sharepoint_online:SharepointOnlineDataSource
  # github: connectors.sources.github:GitHubDataSource

在上面，请注意：

• host 是 Elasticsearch 的访问地址
• api_key 是用来访问 Elasticsearch 的 API key。如果你使用用户名和密码组合，这个就不需要了
• ca_certs 是用来访问 Elasticsearch 的证书。这个是针对 self-managed 的 Elasticsearch 集群而言的
• sevice_type 必须是 mysql
• connector_id 是在上面的配置中生成的。用来标识该连接器

步骤三：运行 Docker 镜像

docker run \
-v ~/connectors-python-config:/config \
--volume="$PWD/http_ca.crt:/usr/share/certs/http_ca.crt:ro" \
--network "elastic" \
--tty \
--rm \
docker.elastic.co/enterprise-search/elastic-connectors:8.8.2.0-SNAPSHOT \
/app/bin/elastic-ingest \
-c /config/config.yml

当运行完上面的命令后，我们再次回到 Kibana 的界面：

接下来我们来配置 MySQL。由于我们的连接器客户端是在 docker 容器里运行的，二我们的 MySQL 只能在 localhost:3306 进行访问。容器里的代码是没有办法访问到外面的 localhost 地址的。为此，我参照之前的文章 “Kibana：创建一个 webhook alert - Elastic Stack 8.2”。运行如下的命令：

bore local 3306 --to bore.pub

这样 MySQL 就可以被一个公网地址 bore.pub:3332 所访问。我们接下来使用这个地址来进行配置：

我们定于每天的 UTC 零点时间来进行同步。当然，我们也可以选择不定时同步。点击 Save：

我们点击上面的 Sync：

为了验证它是否能够正确地同步新的文档，我们在 MySQL 中添加一个新的文档：

我们在 Kibana 中再次手动 Sync：

 

由于一些原因，在测试中，我发现在最新的 connector 发布中，它含有 Sync rules，而在我运行的版本中是没有的。它需要在最新的发布版中才有，但是 snapshot 的运行中有一个错误。如果你没有看到这个 Sync rules，请使用如下的命令来启动：

POST .elastic-connectors/_update/YOUR_CONNECTOR_ID
{
  "doc": {
    "features": {
      "sync_rules": {
        "advanced": {
          "enabled": true
        },
        "basic": {
          "enabled": true
        }
      }
    }
  }
}

我们可以通过  Sync rule 来同步我们需要的数据，比如：

[
  {
    "tables": [
      "person"
    ],
    "query": "SELECT * FROM sample_db.person LIMIT 1;"
  },
  {
    "tables": [
      "address"
    ],
    "query": "SELECT * FROM sample_db.address LIMIT 1;"
  }
]

 

这样，当同步的时候，它只会同步 address 及 person 里的一条数据。 

 

同样，我们可以定义如下的 WHERE query：

[
  {
    "tables": ["person"],
    "query": "SELECT * FROM sample_db.person WHERE sample_db.person.age > 25;"
  }
]

它只会同步年龄大于 25 岁的 person 里的文档。我们甚至可以做 JOIN query:

[
  {
    "tables": ["person", "tables"],
    "query": "SELECT * FROM sample_db.person INNER JOIN sample_db.address ON sample_db.person.person_id = sample_db.address.address_id;"
  }
]

在 Kibana 中查看同步的过来的文档

我们可以通过如下的方法来查找索引：

GET _cat/indices

我们可以通过如下的命令来查看它的文档：

GET search-mysql/_search

使用 Docker 来安装 MySQL

在上面，我们使用本机来安装 MySQL。在实际的测试中，我们可以使用 Docker 更为方便地安装 MySQL：

docker run --name mysql_container -p 3306:3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=changeme -e MYSQL_USER=elastic -e MYSQL_PASSWORD=changeme -d mysql:latest

授予用户权限：

docker exec -it mysql_container mysql -u root -p

GRANT ALL PRIVILEGES ON sample_db.* TO 'elastic'@'%';
FLUSH PRIVILEGES;

创建数据库及表格：

CREATE DATABASE sample_db;
USE sample_db;

CREATE TABLE person (
    person_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(255),
    age INT
);

CREATE TABLE address (
    address_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    address VARCHAR(255)
);

INSERT INTO person (name, age) VALUES ('Alice', 30);
INSERT INTO person (name, age) VALUES ('Bob', 25);
INSERT INTO person (name, age) VALUES ('Carol', 35);

INSERT INTO address (address) VALUES ('123 Elm St');
INSERT INTO address (address) VALUES ('456 Oak St');
INSERT INTO address (address) VALUES ('789 Pine St');

在配置的时候，我们可以参考如下的内容来进行配置：

由于 Connector 和 MySQL 都同时运行于 Docker 中，我们可以使用地址  http://host.docker.internal 来填写 MySQL 的访问地址。

使用 Connector 源码来运行 Connector

在 Kibana 中，它也让我们从源码处下载源码并编译运行 Connector。下面我们来展示如何操作。我们首先使用如下的命令来下载所需要版本的源码：

git clone --branch 8.8 https://github.com/elastic/connectors-python

在上面，我们下载 8.8 版本的源码。我们进入到源码的根目录中，并拷贝相应的证书到该目录中：

cd connectors-python
$ pwd
/Users/liuxg/python/connectors-python
cp ~/elastic/elasticsearch-8.8.2/config/certs/http_ca.crt .
$ ls
CHANGELOG.rst                     elasticsearch_connectors.egg-info
Dockerfile                        http_ca.crt
LICENSE                           include
MANIFEST.in                       lib
Makefile                          logo-enterprise-search.png
NOTICE.txt                        pyrightconfig.json
README.md                         pyvenv.cfg
README.rst                        requirements
bin                               scripts
config.yml                        setup.cfg
connectors                        setup.py
docs

在我们运行代码之前，我们需要修改源码中的如下文件：

connectors/kibana.py

我们接下来使用如下的命令来进行编译：

我们需要配置配置如下的文件：

config.yml 

elasticsearch:
  host: https://192.168.0.3:9200
  api_key: "UFpFTVpJa0JnaFo2aVBURUVxczc6TmcxZ0JpeDNTM1dXNXk0ak02d1piZw=="
  ca_certs: "./http_ca.crt"
  ssl: true
  bulk:
    queue_max_size: 1024
    queue_max_mem_size: 25
    display_every: 100
    chunk_size: 1000
    max_concurrency: 5
    chunk_max_mem_size: 5
    concurrent_downloads: 10
  request_timeout: 120
  max_wait_duration: 120
  initial_backoff_duration: 1
  backoff_multiplier: 2
  log_level: info

service:
  idling: 30
  heartbeat: 300
  max_errors: 20
  max_errors_span: 600
  max_concurrent_syncs: 1
  job_cleanup_interval: 300
  log_level: INFO

native_service_types:
  - mongodb
  - mysql
  - network_drive
  - s3
  - google_cloud_storage
  - azure_blob_storage
  - postgresql
  - oracle
  - confluence
  - dir
  - sharepoint
  - mssql
  - jira


# Connector client settings
connector_id: 'PJELZIkBghZ6iPTE9qs_'
service_type: 'mysql'

sources:
  # mongodb: connectors.sources.mongo:MongoDataSource
  # s3: connectors.sources.s3:S3DataSource
  # dir: connectors.sources.directory:DirectoryDataSource
  mysql: connectors.sources.mysql:MySqlDataSource
  # network_drive: connectors.sources.network_drive:NASDataSource
  # google_cloud_storage: connectors.sources.google_cloud_storage:GoogleCloudStorageDataSource
  # azure_blob_storage: connectors.sources.azure_blob_storage:AzureBlobStorageDataSource
  # postgresql: connectors.sources.postgresql:PostgreSQLDataSource
  # oracle: connectors.sources.oracle:OracleDataSource
  # sharepoint: connectors.sources.sharepoint:SharepointDataSource
  # mssql: connectors.sources.mssql:MSSQLDataSource
  # jira: connectors.sources.jira:JiraDataSource
  # confluence: connectors.sources.confluence:ConfluenceDataSource

这个文件和之前的那个很相似，只是因为我们不在 docker 里运行，所以 ca_certs 的路径不同。

我们使用如下的命令来进行运行：

make run

我们可以在 Kibana 中进行如下的配置：

我们接下来按照之前的步骤运行即可。 

我们可以看到使用源码运行也可以是使得数据进行同步。

总结 

在本文中，我们非常详细地描述如何使用 MySQL connector 来同步 MySQL 和 Elasticsearch 的索引。它使用起来非常方便。如果大家对 Logstash 很熟悉的话，请参阅我之前的文章 “Elastic：开发者上手指南” 中的 “数据库数据同步” 章节。我们还可以使用 Pipeline 对数据进行清洗。这个就不做展示了。