Logstash同步MySQL数据到ES_logstash导入数据到es设置字段fieldtype

数据放在mysql上不好进行分析，且查询的还比较慢。就想着把数据同步到es上，利用es的高效查询功能进行数据分析。

一、Logstash配置MySQL数据源接入

• mysql表字段介绍

CREATE TABLE `t_ex_deal` (
  `deal_id` varchar(50) NOT NULL,
  `back` decimal(36,18) DEFAULT NULL,
  `created_date` datetime DEFAULT NULL,
  `fee` decimal(36,18) DEFAULT NULL,
  `fee_rate` double DEFAULT NULL,
  `fee_coin` varchar(50) DEFAULT NULL,
  `gain_coin` varchar(50) DEFAULT NULL,
  `gain_volume` decimal(36,18) DEFAULT NULL,
  `member_id` int(11) DEFAULT NULL,
  `order_id` varchar(30) DEFAULT NULL,
  `order_price` decimal(36,18) DEFAULT NULL,
  `pay_coin` varchar(50) DEFAULT NULL,
  `pay_volume` decimal(36,18) DEFAULT NULL,
  `price` decimal(36,18) DEFAULT NULL,
  `side` varchar(20) DEFAULT NULL,
  `symbol` varchar(50) DEFAULT NULL,
  `trade_id` varchar(50) DEFAULT NULL,
  `transaction_id` varchar(50) DEFAULT NULL,
  `updated_date` datetime DEFAULT NULL,
  `volume` decimal(36,18) DEFAULT NULL,
  `is_archived` bit(1) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`deal_id`),
  UNIQUE KEY `idx_unique` (`trade_id`,`side`),
  UNIQUE KEY `idx_transaction` (`transaction_id`),
  KEY `idx_symbol` (`symbol`),
  KEY `idx_member` (`member_id`),
  KEY `idx_order` (`order_id`),
  KEY `idx_archived` (`is_archived`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 ROW_FORMAT=DYNAMIC;
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• 准备mysql-connector

下载地址为( 下载后解压可以得到connector的jar包 ) :
https://dev.mysql.com/downloads/connector/j/
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二、Logstash配置（全量同步，增量更新）

• logstash 全量更新配置(需要引用上面的mysql-connector jar包)

# 字段中的 deal_id 是雪花ID，前面几位代表的是时间
# document_id  采用 deal_id 防止数据重复插入
# 会根据轮询时间以及分页大小轮询，轮询一遍之后又从新开始，在数据量本身存量大的情况下，后面的更新不及时。
# mysql数据库时间存的是cst时间(东八区)，es收入时默认时间是utc时间，所以filter中 -8 小时

# vim  logstash.conf
input {
    jdbc {
        jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://10.2.2.128:3306/exchange"
        jdbc_user => "root"
        jdbc_password => "Bituan@2018"
        jdbc_driver_library => "/opt/logstash-6.6.2/plugin-self/mysql-connector-java-8.0.16.jar"
        jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"     
        jdbc_paging_enabled => "true"     
        jdbc_page_size => "50000"
        # statement_filepath => "filename.sql"
        statement => "SELECT * FROM t_ex_deal"
        schedule => "* * * * *"
        type => "ex_deal"
    }

    beats {
            host => "10.2.2.129" 
            port => 5400
    } 
}

filter {

    if [type] == "ex_deal" {
        grok {
            match => ["deal_id", "^%{YEAR:dealyear}%{MONTHNUM:dealmonth}%{MONTHDAY:dealday}"]
        }
        
		ruby {
			code => "event.set('created_date', event.get('updated_date').time.utc-8*60*60)"
		}
		ruby {
			code => "event.set('updated_date', event.get('updated_date').time.utc-8*60*60)"
		}

        mutate {
            remove_field => ["dealyear","dealmonth","dealday"]
        }
    }
}

output {
        
    if [type] == "ex_deal" {
        elasticsearch {
            hosts => ["10.2.2.129:9200"]
            #manage_template => true
            document_id => "%{deal_id}"
            index => "logstash-ex-deal-%{dealyear}-%{dealmonth}-%{dealday}"
        }       
    }
}
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• logstash 增量数据同步(在上述基础上， 有注意事项)

# 

# vim  logstash.conf
input {
    jdbc {
        jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://10.2.2.128:3306/exchange"
        jdbc_user => "root"
        jdbc_password => "Bituan@2018"
        jdbc_driver_library => "/opt/logstash-6.6.2/plugin-self/mysql-connector-java-8.0.16.jar"
        jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"     
        jdbc_paging_enabled => "true"     
        jdbc_page_size => "50000"
 
        # 使用时间戳来完成增量更新
    	use_column_value => false
		tracking_column_type => timestamp
		tracking_column => "created_date"

        # 使用自增id字段来完成增量更新
        use_column_value => true
        tracking_column => member_id    
        
        record_last_run => true
        last_run_metadata_path => "./config/station_parameter.txt"
        clean_run => false

        statement => "SELECT * FROM t_account where member_id > :sql_last_value"
        schedule => "* * * * *"
        type => "ex_deal"
        }
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上面新增参数详解

# 是否需要记录某个column 的值,如果 record_last_run 为真,可以自定义我们需要 track 的 column 名称，此时该参数就要为 true. 否则默认 track 的是 timestamp 的值。
use_column_value => true

# 如果 use_column_value 为真,需配置此参数. track 的数据库 column 名,该 column 必须是递增的.比如：ID.
use_column_value => true

# 追踪的字段值
tracking_column => member_id

# 是否记录上次执行结果, 如果为真,将会把上次执行到的 tracking_column 字段的值记录下来,保存到 last_run_metadata_path 指定的文件中
record_last_run => true
last_run_metadata_path => "./config/station_parameter.txt"

# 是否清除 last_run_metadata_path 的记录,如果为真那么每次都相当于从头开始查询所有的数据库记录
clean_run => false

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三、Kibana上显示交易数据信息

• 先上效果图 ( 注意事项: kbn创建索引的时候记得使用 created_date 作为时间过滤字段 )
  
  
• Kibana上Visualize选项卡新建一个Table类型
  
  
• Kibana上Visualize选项卡新建一个Line类型