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前边咱们先容了Spring Boot 整合 Elasticsearch 兑现数据查询检索的功能，在本色神态中，咱们的数据一般存储在数据库中，而且跟着业务的发送，数据也会随时变化。
那么怎么保证数据库中的数据与Elasticsearch存储的索引数据保捏一致呢? 最原始的决议即是：当数据发生增转变操作时同步更新Elasticsearch。可是这么的贪图耦合太高。接下来咱们先容一种相等苟简的数据同步方式：Logstash 数据同步。
一、Logstash简介 1.什么是Logstashlogstash是一个开源的管事器端数据贬责器用。苟简来说，即是一根具备及时数据传输智商的管说念，讲求将数据信息从管说念的输入端传输到管说念的输出端;与此同期这根管说念还不错让你字据我方的需求在中间加上滤网，Logstash提供里许多功能纷乱的滤网以知足你的各式利用场景。
Logstash常用于日记系统中作念日记蚁集修复，最常用于ELK中看成日记网罗器使用。
2.Logstash的架构旨趣Logstash的基本进程架构：input=》 filter =》 output 。
input(输入)：蚁集各式形状，大小和开始数据，从各个管事器中网罗数据。常用的有：jdbc、file、syslog、redis等。
filter(过滤器)讲求数据贬责与诊治。主若是将event通过output发出之前对其兑现的某些贬责功能。
output(输出)：将咱们过滤出的数据保存到那些数据库和关联存储中，。
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3.Logstash怎么与Elasticsearch数据同步
本色神态中，咱们弗成能通过手动添加的方式将数据插入索引库，是以需要借助第三方器用，将数据库的数据同步到索引库。此时，Logstash出现了，它不错将不同数据库的数据同步到Elasticsearch中。保证数据库与Elasticsearch的数据保捏一致。
当今提拔数据库与ES数据同步的插件有许多，个东说念主合计Logstash是繁密同步mysql数据到es的插件中，最证据况兼最容易确立的一个。
二、安设LogstashLogstash的使用圭臬也很苟简，底下造就一下，Logstash是怎么使用的。需要评释的是：这里以windows 环境为例，演示Logstash的安设和确立。
1.下载Logstash领先，下载对应版块的Logstash包，不错通过上头提供下载elasticsearch的地址进行下载，完成后解压。
上头是Logstash解压后的目次，咱们需要怜惜是bin目次中的履行文献和config中着实立文献。一般坐蓐情况下，会使用Linux管事器，况兼会将Logstash确立成自启动的管事。这里测试的话，径直启动。
2.确立Logstash接下来，确立Logstash。需要咱们编写确立文献，柬埔寨修车群字据官网和网上提供着实立文献，将其进行修改。
第一步：在Logstash根目次下创建mysql文献夹，添加mysql.conf确立文献，确立Logstash需要的相应信息，具体确立如下：
input { stdin { } jdbc { # mysql数据库贯串 jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://localhost:3306/book_test?characterEncoding=utf-8&useSSL=false&serverTimezone=UTC" # mysqly用户名和密码 jdbc_user => "root" jdbc_password => "root" # 驱动确立 jdbc_driver_library => "C:\Users\Administrator\Desktop\logstash-7.5.1\mysql\mysql-connector-java-8.0.20.jar" # 驱动类名 jdbc_driver_class => "com.mysql.cj.jdbc.Driver" #jdbc_paging_enabled => "true" #jdbc_page_size => "50000" jdbc_default_timezone => "Asia/Shanghai" # 履行指定的sql文献 statement_filepath => "C:\Users\Administrator\Desktop\logstash-7.5.1\mysql\sql\bookquery.sql" use_column_value => true # 是否将字段名诊治为小写，默许true（如果独特据序列化、反序列化需求，冷落改为false）； lowercase_column_names => false # 需要记载的字段，用于增量同步，需是数据库字段 tracking_column => updatetime # Value can be any of: numeric,timestamp，Default value is "numeric" tracking_column_type => timestamp # record_last_run前次数据存放位置； record_last_run => true #上一个sql_last_value值的存放文献旅途, 必须要在文献中指定字段的启动值 last_run_metadata_path => "C:\Users\Administrator\Desktop\logstash-7.5.1\mysql\sql\logstash_default_last_time.log" # 是否破除last_run_metadata_path的记载，需要增量同步时此字段必须为false； clean_run => false # 竖立监听 各字段含义 分 时 天 月 年 ，默许一王人为*代表含义：每分钟都更新 schedule => "* * * * *" # 索引类型 type => "id" } } output { elasticsearch { #es管事器 hosts => ["10.2.1.231:9200"] #ES索引称呼 index => "book" #自增ID document_id => "%{id}" } stdout { codec => json_lines } }
第二步：将mysql-connector-java.jar 拷贝到前边确立的目次下。上头的mysql.conf确立的是：C:\Users\Administrator\Desktop\logstash-7.5.1\mysql\
mysql-connector-java-8.0.20.jar。那么jar包拷贝到此目次下即可：
上头是mysql的驱动，如果是sqlserver数据库，下载SqlServer对应的驱动即可。遗弃的位置要与mysql.conf 确立文献中的jdbc_driver_library 地址保捏一致。
第三步：创建sql目次，创建bookquery.sql文献用于保存需要履行的sql 剧本。示例代码如下：
select * from book where updatetime >= :sql_last_value order by updatetime desc
这里使用的增量更新，是以使用:sql_last_value 记载上一次记载的终末本领。
3.启动Logstash干预logstash的bin目次，履行如下高歌：
logstash.bat -f C:\Users\Administrator\Desktop\logstash-7.5.1\mysql\mysql.conf
启动胜利之后，Logstash就会自动定时将数据写入到Elasticsearch。如下图所示：
同步完成后，咱们使用Postman查询Elasticsearch，考据索引是否都创建胜利。在postman中，发送 Get 肯求：
http://10.2.1.231:9200/book/_search 。复返完结如下图所示：
不错看到，数据库中的数据照旧通过Logstash同步至Elasticsearch。评释Logstash确立胜利。
三、创建查询管事数据同步完成后，接下来咱们使用Spring Boot 构建Elasticsearch查询管事。领先创建Spring Boot神态并整合Elasticsearch，这个之前都照旧先容过，不明晰的一又友不错看我之前的著作。
接下来演示怎么封装完满的数据查询管事。
1.数据实体@Document( indexName = "book" , replicas = 0) public class Book { @Id private Long id; @Field(analyzer = "ik_max_word",type = FieldType.Text) private String bookName; @Field(analyzer = "ik_max_word",type = FieldType.Text) private String author; private float price; private int page; @Field(type = FieldType.Date,format = DateFormat.custom,pattern = "yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSS'Z'") private Date createTime; @Field(type = FieldType.Date,format = DateFormat.custom,pattern = "yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSS'Z'") private Date updateTime; @Field(analyzer = "ik_max_word",type = FieldType.Text) private String category; public Long getId() { return id; } public void setId(Long id) { this.id = id; } public String getBookName() { return bookName; } public void setBookName(String bookName) { this.bookName = bookName; } public String getAuthor() { return author; } public void setAuthor(String author) { this.author = author; } public float getPrice() { return price; } public void setPrice(float price) { this.price = price; } public int getPage() { return page; } public void setPage(int page) { this.page = page; } public String getCategory() { return category; } public void setCategory(String category) { this.category = category; } public Book(){ } public Date getCreateTime() { return createTime; } public void setCreateTime(Date createTime) { this.createTime = createTime; } public Date getUpdateTime() { return updateTime; } public void setUpdateTime(Date updateTime) { this.updateTime = updateTime; } }
2.肯求封装类
public class BookQuery { public String category; public String bookName; public String author; public int priceMin; public int priceMax; public int pageMin; public int pageMax; public String sort; public String sortType; public int page; public int limit; }
3.创建Controller限度器
@RestController public class ElasticSearchController { @Autowired private ElasticsearchRestTemplate elasticsearchRestTemplate; /** * 查询信息 * @param * @return */ @PostMapping(value = "/book/query") public JSONResult query(@RequestBody BookQuery bookQuery){ Query query= getQueryBuilder(bookQuery); SearchHits<Book> searchHits = elasticsearchRestTemplate.search(query, Book.class); List<SearchHit<Book>> result = searchHits.getSearchHits(); return JSONResult.ok(result); } public Query getQueryBuilder(BookQuery query) { BoolQueryBuilder builder = boolQuery(); // 匹配器 朦拢查询部分，分析器使用ik (ik_max_word) List<QueryBuilder> must = builder.must(); if (query.getBookName()!=null && !query.getBookName().isEmpty()) must.add(wildcardQuery("bookName", "*" +query.getBookName()+ "*")); if (query.getCategory()!=null && !query.getCategory().isEmpty()) must.add(wildcardQuery("category", "*" +query.getCategory()+ "*")); if (query.getAuthor()!=null && !query.getAuthor().isEmpty()) must.add(wildcardQuery("author", "*" +query.getAuthor()+ "*")); // 筛选器 精准查询部分 List<QueryBuilder> filter = builder.filter(); // 规模查询 if (query.getPriceMin()>0 && query.getPriceMax()>0) { RangeQueryBuilder price = rangeQuery("price").gte(query.getPriceMin()).lte(query.getPriceMax()); filter.add(price); } // 规模查询 if (query.getPageMin()>0 && query.getPageMax()>0) { RangeQueryBuilder page = rangeQuery("page").gte(query.getPageMin()).lte(query.getPageMax()); filter.add(page); } // 分页 PageRequest pageable = PageRequest.of(query.getPage() - 1, query.getLimit()); // 排序 SortBuilder sort = SortBuilders.fieldSort("price").order(SortOrder.DESC); //竖立高亮遵守 String preTag = "<font color='#dd4b39'>";//google的色值 String postTag = "</font>"; HighlightBuilder.Field highlightFields = new HighlightBuilder.Field("category").preTags(preTag).postTags(postTag); Query searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder() .withQuery(builder) .withHighlightFields(highlightFields) .withPageable(pageable) .withSort(sort) .build(); return searchQuery; } }
4.测检会证
启动神态，在Postman中，肯求
http://localhost:8080/book/query 接口查询书本信息数据。稽查接口复返情况。
咱们看到接口胜利复返数据。评释数据查询管事创建胜利。
终末
以上，咱们就把使用Spring Boot + Elasticsearch + Logstash 兑现完满的数据查询检索管事先容完了。