本文分享自天翼雲開發者社區《一種Mysql和Mongodb數據同步到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的二進位日誌（Binlog）中解析出表名。這一步驟非常關鍵，因為我們只關註特定表的數 ...
本文分享自天翼雲開發者社區《一種Mysql和Mongodb數據同步到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的二進位日誌（Binlog）中解析出表名。這一步驟非常關鍵，因為我們只關註特定表的數據變更。
進一步，我們檢查Binlog中的操作類型，如INSERT、UPDATE和DELETE，以確定是否是表數據的變動操作。這是因為我們只需要捕獲數據的變更，而不關心查詢操作。
如果操作是INSERT或DELETE，我們只需要關註受影響的數據行。對於UPDATE操作，我們需要記錄新舊值的變化。
記憶體中數據組裝:
從解析過的Binlog數據中，我們構建一個記憶體數據結構，通常是一個數據對象，其中包括表名、欄位名、新舊值等信息。這允許我們在記憶體中輕鬆管理和處理數據。
數據序列化:
接下來，我們將記憶體中的數據對象序列化為特定的格式，通常為JSON或XML。這是為了將數據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。序列化的過程使數據適合通過網路傳輸。
數據傳輸到消息隊列:
完成序列化後，數據通過TCP協議發送到消息隊列，通常是Apache Kafka。消息隊列用於持久性存儲和傳遞數據，以確保數據不會丟失。
數據在消息隊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，根據需要對數據進行進一步的分析或存儲。
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）來捕獲數據變更。
同樣，我們從Oplog中解析出表名，確定操作類型（INSERT、UPDATE、DELETE），並提取新舊值。
數據消費和存儲:
消費者通過TCP協議從Kafka隊列中拉取數據。消費者可以是各種類型的應用程式或服務，例如數據倉庫、實時監控系統等。
數據可以通過HTTP協議將其寫入Elasticsearch，以進行搜索、分析和可視化。Elasticsearch是一個強大的搜索引擎和分析工具，適用於處理大量數據。
以上流程描述瞭如何從MySQL和MongoDB中的日誌解析數據，將其序列化為可傳輸的格式，並通過消息隊列傳遞到其他系統或存儲庫中，以便進行後續處理、分析和查詢。這種數據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。
