引言：
elasticsearch
的出现使得我们的存储、检索数据更快捷、方便。但很多情况下，我们的需求是：现在的数据存储在mysql、oracle等关系型传统数据库中，如何尽量不改变原有数据库表结构，将这些数据的insert,update,delete操作结果实时同步到elasticsearch(简称ES)呢？
本文基于以上需求点展开实战讨论。
【mysql】 【SQL】 【数据库】 【测试】 【logstash】 …
Nov
05
2017
Oct
27
2017
阅读此文请先阅读上文：[大数据]-Elasticsearch5.3.1
IK分词，同义词/联想搜索设置，前面介绍了ES，Kibana5.3.1的安装配置，以及IK分词的安装和同义词设置，这里主要记录Logstash导入mysql数据到Elasticsearch5.3.1并设置IK分词和同义词。
【mysql】 【数据库】 【配置】 【logstash】 【string】 【pipeline】 …
Oct
24
2017
前言：
基于logstash-input-jdbc较其他插件的稳定性、易用性、版本和ES同步更新的特点，以下研究主要针对
logstash-input-jdbc 展开。
【mysql】 【SQL】 【logstash】 【同步】 【JDBC】 【Elasticsearch】 【插件】 【timestamp】 …
Aug
25
2017
Aug
25
2017
今天在使用Logstash的jdbc_input插件同步Mysql数据时，本来应该能搜索出10条数据，结果在Elasticsearch中只看到了4条，终端中只给出了如下信息
[2017-08-25T13:31:04,084][INFO ][logstash.pipeline ]Pipeline
terminated ”main”> 看不出所以然，到 logstash 的日志 logs
目录下看最新的日志，发现了一些信息。
【mysql】 【日志】 【logstash】 【同步】 【exception】 【pipeline】 …
Aug
01
2017
Jul
05
2017
May
02
2017