一種Mysql和Mongodb資料同步到Elasticsearch的實現辦法和系統

本文分享自天翼雲開發者社群《 一種Mysql和Mongodb資料同步到Elasticsearch的實現辦法和系統 》，作者： l****n

核心流程如下：

 

核心邏輯說明：

MySQL Binlog解析 :

首先，從MySQL的二進位制日誌（Binlog）中解析出表名。這一步驟非常關鍵，因為我們只關注特定表的資料變更。

進一步，我們檢查Binlog中的操作型別，如INSERT、UPDATE和DELETE，以確定是否是表資料的變動操作。這是因為我們只需要捕獲資料的變更，而不關心查詢操作。

如果操作是INSERT或DELETE，我們只需要關注受影響的資料行。對於UPDATE操作，我們需要記錄新舊值的變化。

記憶體中資料組裝 :

從解析過的Binlog資料中，我們構建一個記憶體資料結構，通常是一個資料物件，其中包括表名、欄位名、新舊值等資訊。這允許我們在記憶體中輕鬆管理和處理資料。

資料序列化 :

接下來，我們將記憶體中的資料物件序列化為特定的格式，通常為JSON或XML。這是為了將資料轉化為一種可傳輸的結構，其中包含了表名、欄位名和相應的新舊值。序列化的過程使資料適合透過網路傳輸。

資料傳輸到訊息佇列 :

完成序列化後，資料透過TCP協議傳送到訊息佇列，通常是Apache Kafka。訊息佇列用於永續性儲存和傳遞資料，以確保資料不會丟失。

資料在訊息佇列中等待被消費者處理，這可以是其他系統、應用程式或服務，根據需要對資料進行進一步的分析或儲存。

MongoDB Oplog解析 :

MongoDB的日誌解析過程類似於MySQL，但我們使用的是MongoDB的操作日誌（Oplog）來捕獲資料變更。

同樣，我們從Oplog中解析出表名，確定操作型別（INSERT、UPDATE、DELETE），並提取新舊值。

資料消費和儲存 :

消費者透過TCP協議從Kafka佇列中拉取資料。消費者可以是各種型別的應用程式或服務，例如資料倉儲、實時監控系統等。

資料可以透過HTTP協議將其寫入Elasticsearch，以進行搜尋、分析和視覺化。Elasticsearch是一個強大的搜尋引擎和分析工具，適用於處理大量資料。

以上流程描述瞭如何從MySQL和MongoDB中的日誌解析資料，將其序列化為可傳輸的格式，並透過訊息佇列傳遞到其他系統或儲存庫中，以便進行後續處理、分析和查詢。這種資料管道允許實時捕獲和利用資料庫中的變更，以滿足各種用例和需求。