从mysql到elasticsearch建立搜索——处理多表关联和频繁变化的数据

从mysql到elasticsearch建立搜索——处理多表关联和频繁变化的数据 从mysql到elasticsearch建立搜索——处理多表关联和频繁变化的数据 增量数据方案 maxwell -> kafka -> spring data (kafka + elasticsearch) -> elasticsearch maxwell 简介

• 该工具伪装成mysql的从库达到监听数据库日志的效果，后转成json数据发动到消费端，主要关注json的database、table、type（增删改）、data、old 字段。
• 支持命令启动存量数据同步，命令指定一个独立的maxwell来执行同步工作，原理是执行select * form table 语句。根据社区文章显示，旧版本代码中存在order by id 和 sleep(1)，进行流量控制，速度大概在800/s 左右，去掉上述代码速度可提高数倍。

./bin/maxwell-bootstrap --database xhd --table xhd-sso --host 127.0.0.1 --user xiehd --password xiehd2018 --client_id maxwell_dev
./bin/maxwell --client_id maxwell_dev

• producer_partition_by 可以选择按数据库、表、主键、事务 ID、列数据或"随机" 拆分流分发到不同的kafka分区。
• 可能要注意版本选择和时区问题

kafka对maxwell数据处理

kafka处理成的目标数据分为三种：

• 第一种为数据库直接拉过用的数据，这种数据处理比较简单，直接入es就行
• 第二种为业务需要的展示数据，因为表中很多关联，一对一的直接使用自己写的模拟join嵌入展示数据结构中，根据条件处理部分更新。一对多的嵌套效率不高，经过思考决定添加一个中间表来做聚合数据存放，这个表虽然不存在数据库中，但是也采用入列kafka的方式来处理，即为下面的第三种。
• 第三种为聚合数据，经过聚合的数据保存到es中，同时对业务表进行部分更新。而聚合处理通过一个索引的后处理器来执行。

综上所述，kafka对maxwell的数据处理需要分为几部分，一个是单表的直接处理，第二种的是一对一的嵌入处理，第三种是单表的后处理器对数据进行聚合再模拟maxwell写入kafka，之后这个数据会被单表和一对一的处理消费

public DataMapping{
	//case_id,task_id,dispacher_id,assessor_id,assessor_name
	private String index;//父关联字段，通常作为条件列
	private String type;//关联字段,通常作为条件字段,在fields中
	private String typeField;//主键，在fields中
	private String database;
	private String table;
	private String tableField;
	private String relationTypekey;
	private String relationTableKey;
	
	//将上面的数据解析为一个长Map
//当 某数据库的某表     的某字段改变时 某索引 的  某类型 的set里的字段更加pari条件改变	Map,Set>>>>>
}

### elasticSearch 实现字段搜索封装