elastic8.4.0搜尋+logstash<=>mysql實時同步+kibana視覺化操作+netcore程式碼筆記

星仔007發表於2024-12-04
ASTMySql視覺化NetCore筆記

做全文搜尋，es比較好用，安裝可能有點費時費力。mysql安裝就不說了。主要是elastic8.4.0+kibana8.4.0+logstash-8.16.1，視覺化操作及少量netcore查詢程式碼。

安裝elastic8.4.0+kibana8.4.0使用docker-desktop，logstash-8.16.1是執行緒解壓執行檔案。

  • 1. docker-compose.yml 如下: 首先使用docker network建立一個es-net內部通訊網路,這樣kibana連線es可以透過容器名ELASTICSEARCH_HOSTS=http://elasticsearch:9200，此作為單機測試使用單機的es.
services:

  elasticsearch:
    container_name: elasticsearch
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.4.0
    environment:
      - discovery.type=single-node
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    cap_add:
      - IPC_LOCK
    ports:
      - "9200:9200"
    networks:
      - es-net 

  kibana:
    container_name: kibana
    image: docker.elastic.co/kibana/kibana:8.4.0
    environment:
      - ELASTICSEARCH_HOSTS=http://elasticsearch:9200
    ports:
      - "5601:5601"
    networks:
      - es-net

networks:
  es-net:
    driver: bridge

作為es的8以上版本是有賬號密碼和crt證書的，需要做如下配置：

安裝好es後預設給一個elastic賬號,需要重置一下密碼,進入es容器執行重置密碼命令，會給你一個密碼。

docker exec  -it -u root elasticsearch /bin/bash
bin/elasticsearch-reset-password -u elastic

這裡登入的其實是https帶證書的，但是kibana使用的是http的，所以在容器內部，config/elasticsearch.yml中需要把下面的兩個引數置為false ，生產環境不建議這麼操作。

因為es帶賬號密碼，所以kibana連線es也需要賬號密碼資訊，但是預設的elastic是超級管理員，kibana預設是不支援的，需要自己新建賬號。但是es預設是給了賬號的，用他的就行。自己新建es賬號給一個超級管理員角色依然沒有重建所應許可權，導致kibana起不來，用kibana_system就行。

進入es容器內部給kibana_system重置一個密碼，用下面的命令在內部呼叫也行，我設定的elastic和kibana_system的密碼一樣，方便使用。

curl -u elastic:DiVnR2F6OGYmP+Ms+n2o -X POST "http://localhost:9200/_security/user/kibana_system/_password" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "password": "DiVnR2F6OGYmP+Ms+n2o"
}
'

  • 2. 然後在kibana容器中，加上賬號密碼資訊即可，重啟。還有最後一行加上i18n.locale: zh-CN ,改變ui為中文。

然後透過開發工具就可以做es的除錯了,這裡注意下需要中文分詞的可以去 https://github.com/infinilabs/analysis-ik/releases 下載對應版本8.4.0的中文分詞器 ，改個名放到es容器內plugins中去。也可以自定義分詞檔案丟進去

  • 3. 下面就是logstash安裝跟mysql的同步了，測試資料如下：

首先去logstash官網下載對應的包，我選的版本是8.16.1，目錄如下是可以透過控制檯執行的。

這裡只需要配置好mysql-connector的驅動和連結資訊即可。

jdbc.conf檔案內容如下:

input {
    stdin {}
    jdbc {
        type => "jdbc"
         # 資料庫連線地址
        jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://192.168.200.2:3306/bbs?characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true"
         # 資料庫連線賬號密碼；
        jdbc_user => "admin"
        jdbc_password => "這是密碼"
         # MySQL依賴包路徑；
        jdbc_driver_library => "D:\software\logstash-8.16.1\mysql\mysql-connector-j-8.0.32.jar"
         # the name of the driver class for mysql
        jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"
         # 資料庫重連嘗試次數
        connection_retry_attempts => "3"
         # 判斷資料庫連線是否可用，預設false不開啟
        jdbc_validate_connection => "true"
         # 資料庫連線可用校驗超時時間，預設3600S
        jdbc_validation_timeout => "3600"
         # 開啟分頁查詢（預設false不開啟）；
        jdbc_paging_enabled => "true"
         # 單次分頁查詢條數（預設100000,若欄位較多且更新頻率較高，建議調低此值）；
        jdbc_page_size => "500"
         # statement為查詢資料sql，如果sql較複雜，建議配透過statement_filepath配置sql檔案的存放路徑；
         # sql_last_value為內建的變數，存放上次查詢結果中最後一條資料tracking_column的值，此處即為ModifyTime；
         # statement_filepath => "mysql/jdbc.sql"
        statement => "SELECT    ArticleID,UserID,ArticleTitle,ArticleContent,ImageAddress,StandPoint,PublishTime,`Status`,Likes,    Shares,Comments,Reports,    Sort,PublishingMode,SourceType,Reply,IsTop,TopEndTime,Hot,EditUserId,CreatedTime,EditTime,UserType,UserNickname,ForbiddenState,PublishDateTime,TopArea,SubscribeType,CollectionCount,Articletype,NewsID,CommentUserCount,TopStartTime,`View`,ViewDuration,Forwardings,ForwardingFId,Freshness,Shelf_Reason,AuditTime FROM bbs_articles" 
         # 是否將欄位名轉換為小寫，預設true（如果有資料序列化、反序列化需求，建議改為false）；
        lowercase_column_names => false
         # Value can be any of: fatal,error,warn,info,debug，預設info；
        sql_log_level => warn
         #
         # 是否記錄上次執行結果，true表示會將上次執行結果的tracking_column欄位的值儲存到last_run_metadata_path指定的檔案中；
        record_last_run => true
         # 需要記錄查詢結果某欄位的值時，此欄位為true，否則預設tracking_column為timestamp的值；
        use_column_value => true
         # 需要記錄的欄位，用於增量同步，需是資料庫欄位
        tracking_column => "PublishTime"
         # Value can be any of: numeric,timestamp，Default value is "numeric"
        tracking_column_type => timestamp
         # record_last_run上次資料存放位置；
        last_run_metadata_path => "mysql/last_id.txt"
         # 是否清除last_run_metadata_path的記錄，需要增量同步時此欄位必須為false；
        clean_run => false
         #
         # 同步頻率(分 時 天 月 年)，預設每分鐘同步一次；
        schedule => "* * * * *"
    }
}

filter {
    json {
        source => "message"
        remove_field => ["message"]
    }
    # convert 欄位型別轉換，將欄位TotalMoney資料型別改為float；
    mutate {
        convert => {
            #    "TotalMoney" => "float"
        }
    }
}
output {
    elasticsearch {
         # host => "127.0.0.1"
         # port => "9200"
         # 配置ES叢集地址
         # hosts => ["192.168.1.1:9200", "192.168.1.2:9200", "192.168.1.3:9200"]
         hosts => ["127.0.0.1:9200"]
            user => "elastic"
            password => "DiVnR2F6OGYmP+Ms+n2o"
            ssl => false
         # 索引名字，必須小寫
        index => "bbs_act"
         # 資料唯一索引（建議使用資料庫KeyID）
        document_id => "%{ArticleID}"
    }
    stdout {
        codec => json_lines
    }
}

配置文成後執行該命令，資料實時同步開始

bin\logstash.bat -f mysql\jdbc.conf

可以透過kibana的discover檢視資料，也可以透過開發工具查詢，elk日誌就是這麼玩。

  • 4. 下面就是程式碼，這裡的實體沒給全，注意實體需要給Text的Name屬性，否則會解析不到資料的：
 public class ArticleEsContext : EsBase<ArticleDto>
 {
     public ArticleEsContext(EsConfig esConfig) : base(esConfig)
     {
     }

     public override string IndexName => "bbs_act";

     public async Task<List<ArticleDto>> GetArticles(ArticleParameter parameter)
     {
         var client = _esConfig.GetClient(IndexName);

         // 計算分頁的起始位置
         var from = (parameter.PageNumber - 1) * parameter.PageSize;

         var searchResponse = await client.SearchAsync<ArticleDto>(s => s
             .Index(IndexName)
             .Query(q => q
                 .Bool(b => b
                     .Should(
                         sh => sh.Match(m => m
                             .Field(f => f.ArticleTitle)  // 查詢 ArticleTitle
                             .Query(parameter.KeyWords)
                             .Fuzziness(Fuzziness.Auto)  // 啟用模糊查詢
                         ),
                         sh => sh.Match(m => m
                             .Field(f => f.ArticleContent)  // 查詢 ArticleContent
                             .Query(parameter.KeyWords)
                             .Fuzziness(Fuzziness.Auto)  // 啟用模糊查詢
                         )
                     )
                     .MinimumShouldMatch(1)  // 至少一個條件必須匹配
                 )
             )
             .From(from)  // 設定分頁的起始位置
             .Size(parameter.PageSize)  // 設定每頁大小
         );

         if (!searchResponse.IsValid)
         {
             Console.WriteLine(searchResponse.DebugInformation);
             return new List<ArticleDto>();
         }

         return searchResponse.Documents.ToList();
     }
 }

 public class ArticleDto
 {
     [Text(Name = "ArticleID")]
     public int ArticleId { get; set; }
     [Text(Name = "ArticleTitle")]
     public string ArticleTitle { get; set; }
     [Text(Name = "ArticleContent")]
     public string ArticleContent { get; set; }
     [Date(Name = "CreatedTime")]
     public DateTime CreatedTime { get; set; }
 }

程式碼呼叫結果如下：

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