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MySQL高级讲座篇之：MySQL全文搜索的局限与突破：与`Elasticsearch`的协同之道。

各位观众老爷们，晚上好！我是今天的主讲人，江湖人称“代码界的老司机”。今天咱们聊聊MySQL全文搜索那些事儿，以及如何跟Elasticsearch这个“洋玩意儿”搞好关系，实现搜索功能的华丽升级。

第一章：MySQL全文搜索的爱与痛

话说MySQL也算是个老实人，啥活都愿意干。但要说到全文搜索，它就有点力不从心了。

1.1 初识MySQL全文搜索

MySQL 从5.6版本开始支持InnoDB引擎的全文索引（FULLTEXT index），之前只能在MyISAM引擎上用。这玩意儿能让你在TEXT类型的字段里搜索关键词，听起来是不是很厉害？

1.2 MySQL全文搜索的优点

  • 简单易用： 创建和使用全文索引都比较简单，SQL语句就能搞定。
  • 内置支持： 无需安装额外的插件或软件，MySQL自带的功能。

1.3 MySQL全文搜索的局限性

但是，但是，但是！重要的事情说三遍。MySQL的全文搜索，有很多限制，简直让人抓狂：

  • 性能问题： 面对海量数据，搜索速度简直慢到怀疑人生。
  • 功能简陋： 不支持中文分词，对英文的支持也比较弱，不支持拼写纠错、近义词、权重等高级功能。
  • 词库限制： 自带的停用词库很有限，很多常用词都被当成停用词过滤掉了。
  • 排序方式单一： 只能按照相关度排序，无法自定义排序规则。
  • 更新代价高昂： 数据更新频繁时，全文索引的维护成本很高。

举个例子，假设咱们有个articles表，存储文章内容：

CREATE TABLE articles (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    title VARCHAR(255) NOT NULL,
    content TEXT NOT NULL
);

-- 创建全文索引
ALTER TABLE articles ADD FULLTEXT INDEX article_content_index (title, content);

-- 插入一些数据
INSERT INTO articles (title, content) VALUES
('MySQL的那些事', 'MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统。'),
('Elasticsearch入门', 'Elasticsearch是一个基于Lucene的分布式搜索和分析引擎。'),
('MySQL与Elasticsearch的结合', '如何将MySQL的数据同步到Elasticsearch，实现更强大的搜索功能。');

-- 使用全文搜索
SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title, content) AGAINST ('MySQL' IN NATURAL LANGUAGE MODE);

上面的例子很简单，但如果数据量很大，或者搜索的关键词比较复杂，MySQL的全文搜索就会显得很吃力。 比如要搜索包含“MySQL”和“Elasticsearch”的文章，或者要按照文章的点击量排序，MySQL就无能为力了。

第二章：Elasticsearch闪亮登场

这时候，就需要请出我们的主角之一：Elasticsearch！

2.1 Elasticsearch是什么？

Elasticsearch（简称ES）是一个基于Lucene的分布式搜索和分析引擎。简单来说，它就是个专门搞搜索的，而且是专家级别的那种。

2.2 Elasticsearch的优点

  • 高性能： 基于倒排索引，搜索速度飞快。
  • 功能强大： 支持各种高级搜索功能，如分词、拼写纠错、近义词、权重等。
  • 可扩展性： 可以轻松扩展到数百台服务器，处理PB级别的数据。
  • 灵活的查询语言： 提供了丰富的查询DSL，可以构建各种复杂的查询。
  • 实时性： 支持近实时搜索，数据更新后可以很快被搜索到。

2.3 Elasticsearch的核心概念

  • Index（索引）： 相当于MySQL的数据库。
  • Type（类型）： 相当于MySQL的表。（注意：ES 7.x 已经移除 Type 的概念，统一为 _doc）
  • Document（文档）： 相当于MySQL的行，存储具体的数据。
  • Field（字段）： 相当于MySQL的列。
  • Mapping（映射）： 定义了文档的结构，包括字段的类型、分词器等。

第三章：MySQL与Elasticsearch的协同作战

既然MySQL和Elasticsearch各有千秋，那么最好的方式就是让他们协同作战，发挥各自的优势。

3.1 数据同步方案

要让Elasticsearch能搜索MySQL的数据，首先需要把数据同步过去。常见的同步方案有以下几种：

  • Logstash： 一个强大的数据收集引擎，可以从MySQL读取数据，然后写入Elasticsearch。
  • Canal： 阿里巴巴开源的MySQL binlog解析工具，可以实时捕获MySQL的数据变更，然后同步到Elasticsearch。
  • 自定义程序： 自己编写程序，监听MySQL的binlog，然后将数据同步到Elasticsearch。

3.2 使用Logstash同步数据

Logstash的配置比较简单，只需要编写一个配置文件，指定输入源（MySQL）和输出目标（Elasticsearch）即可。

input {
  jdbc {
    jdbc_driver_library => "/path/to/mysql-connector-java-8.0.28.jar"
    jdbc_driver_class => "com.mysql.cj.jdbc.Driver"
    jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://localhost:3306/your_database"
    jdbc_user => "your_user"
    jdbc_password => "your_password"
    statement => "SELECT * FROM articles WHERE update_time > :sql_last_value"
    use_column_value => true
    tracking_column => "update_time"
    tracking_column_type => "timestamp"
    schedule => "* * * * *"  # 每分钟执行一次
    record_last_run => true
    last_run_metadata_path => "/path/to/logstash_last_run"
  }
}
output {
  elasticsearch {
    hosts => ["http://localhost:9200"]
    index => "articles"
    document_id => "%{id}"  # 使用id作为文档的_id
    action => "update"
    doc_as_upsert => true
  }
  stdout { codec => rubydebug }
}

上面的配置文件的意思：

  • input: 使用jdbc插件从MySQL读取数据。
    • jdbc_driver_library: MySQL驱动的jar包路径。
    • jdbc_driver_class: MySQL驱动类名。
    • jdbc_connection_string: MySQL连接字符串。
    • jdbc_user: MySQL用户名。
    • jdbc_password: MySQL密码。
    • statement: SQL查询语句，使用update_time字段作为增量同步的依据。
    • use_column_value: 使用字段的值作为增量同步的依据。
    • tracking_column: 增量同步的字段。
    • tracking_column_type: 增量同步的字段类型。
    • schedule: 定时执行的时间间隔，这里是每分钟执行一次。
    • record_last_run: 记录上次执行的时间。
    • last_run_metadata_path: 记录上次执行时间的文件路径。
  • output: 使用elasticsearch插件将数据写入Elasticsearch。
    • hosts: Elasticsearch的地址。
    • index: Elasticsearch的索引名称。
    • document_id: Elasticsearch的文档id，这里使用MySQL的id。
    • action: Elasticsearch的操作类型，这里使用update，如果文档不存在则插入。
    • doc_as_upsert: 如果文档不存在，则将整个文档作为新文档插入。
    • stdout: 将数据输出到控制台，方便调试。

3.3 使用Canal同步数据

Canal的原理是模拟MySQL的slave，解析binlog，然后将数据同步到Elasticsearch。Canal的配置相对复杂一些，但性能更高，实时性更好。

Canal的配置主要包括：

  • Canal Server配置： 指定MySQL的连接信息、binlog的位置等。
  • Canal Client配置： 指定Elasticsearch的连接信息、数据同步的规则等。

具体配置可以参考Canal的官方文档。

3.4 自定义程序同步数据

如果觉得Logstash和Canal都太重了，也可以自己编写程序来同步数据。

// Java代码示例，使用MySQL binlog connector
import com.github.shyiko.mysql.binlog.BinaryLogClient;
import com.github.shyiko.mysql.binlog.event.Event;
import com.github.shyiko.mysql.binlog.event.EventType;
import com.github.shyiko.mysql.binlog.event.TableMapEventData;
import com.github.shyiko.mysql.binlog.event.WriteRowsEventData;
import com.github.shyiko.mysql.binlog.event.UpdateRowsEventData;
import com.github.shyiko.mysql.binlog.event.DeleteRowsEventData;

import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class BinlogSync {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        BinaryLogClient client = new BinaryLogClient("localhost", 3306, "your_user", "your_password");
        client.setServerId(1234); // 必须指定一个唯一的server id

        Map<Long, String> tableMap = new HashMap<>();

        client.registerEventListener(event -> {
            EventType eventType = event.getHeader().getEventType();

            if (eventType == EventType.TABLE_MAP) {
                TableMapEventData tableMapEventData = event.getData();
                tableMap.put(tableMapEventData.getTableId(), tableMapEventData.getTable());
            }

            if (eventType == EventType.WRITE_ROWS) {
                WriteRowsEventData writeRowsEventData = event.getData();
                String table = tableMap.get(writeRowsEventData.getTableId());
                if ("articles".equals(table)) {
                  writeRowsEventData.getRows().forEach(row -> {
                    // 将数据写入Elasticsearch
                    System.out.println("Insert: " + row);
                    // TODO: Implement Elasticsearch index operation
                  });
                }
            } else if (eventType == EventType.UPDATE_ROWS) {
                UpdateRowsEventData updateRowsEventData = event.getData();
                String table = tableMap.get(updateRowsEventData.getTableId());
                if ("articles".equals(table)) {
                  updateRowsEventData.getRows().forEach(row -> {
                    // 将数据更新到Elasticsearch
                    System.out.println("Update: " + row);
                    // TODO: Implement Elasticsearch update operation
                  });
                }
            } else if (eventType == EventType.DELETE_ROWS) {
                DeleteRowsEventData deleteRowsEventData = event.getData();
                String table = tableMap.get(deleteRowsEventData.getTableId());
                if ("articles".equals(table)) {
                  deleteRowsEventData.getRows().forEach(row -> {
                    // 从Elasticsearch删除数据
                    System.out.println("Delete: " + row);
                    // TODO: Implement Elasticsearch delete operation
                  });
                }
            }
        });

        client.connect();
    }
}

上面的代码使用了mysql-binlog-connector-java库来监听MySQL的binlog。当有数据变更时，将数据同步到Elasticsearch。

注意： 自定义程序需要处理各种异常情况，比如网络中断、连接失败等。

3.5 Elasticsearch Mapping配置

在将数据同步到Elasticsearch之前，需要先定义Mapping，指定字段的类型和分词器。

PUT /articles
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "id": {
        "type": "integer"
      },
      "title": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word",
        "search_analyzer": "ik_smart"
      },
      "content": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word",
        "search_analyzer": "ik_smart"
      }
    }
  }
}

上面的Mapping配置：

  • id: 字段类型为integer。
  • title和content: 字段类型为text，使用ik_max_word作为索引时的分词器，使用ik_smart作为搜索时的分词器。

注意： ik_max_word和ik_smart是常用的中文分词器，需要安装elasticsearch-analysis-ik插件。

3.6 查询优化

数据同步到Elasticsearch之后，就可以使用Elasticsearch的查询DSL进行搜索了。

GET /articles/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "title": "MySQL"
          }
        },
        {
          "match": {
            "content": "Elasticsearch"
          }
        }
      ]
    }
  },
  "sort": [
    {
      "id": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

上面的查询DSL：

  • 使用bool查询，组合多个match查询。
  • must表示必须匹配的条件。
  • sort表示按照id字段降序排序。

第四章：注意事项

  • 数据一致性： 在使用Logstash或Canal同步数据时，需要考虑数据一致性的问题。可以使用事务消息、两阶段提交等方案来保证数据一致性。
  • 性能优化： Elasticsearch的性能优化是一个复杂的话题，需要根据具体的业务场景进行调整。可以考虑调整分片数、副本数、缓存大小等参数。
  • 监控： 需要对MySQL和Elasticsearch进行监控，及时发现和解决问题。

第五章：总结

MySQL的全文搜索功能虽然简单易用，但在性能和功能上存在很多局限性。Elasticsearch作为一个专业的搜索引擎，可以弥补MySQL的不足，实现更强大的搜索功能。通过Logstash、Canal或自定义程序，可以将MySQL的数据同步到Elasticsearch，然后使用Elasticsearch的查询DSL进行搜索。

好了，今天的讲座就到这里。希望大家有所收获，谢谢！ 散会！

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