SQL および nosql データベースのデータ移行

Logstash は、SQL データベースと NoSQL データベース間のデータ移行に使用できる強力なデータ処理エンジンです。

Logstash は、さまざまなソースからデータを読み取り、それをさまざまな宛先に送信できる、さまざまな入出力プラグインを提供します。SQL データベースの場合、Logstash は、リレーショナルデータベースとのデータ対話を容易にする、JDBC 入力プラグインや JDBC 出力プラグインなどの特定の入出力プラグインをいくつか提供します。Logstash の入力プラグインと出力プラグインを構成することにより、データソースとターゲットの接続情報、クエリステートメント、または書き込み操作を定義して、データ移行を実現できます。

NoSQL データベースの場合、Logstash は、Elasticsearch データと対話できる、Elasticsearch 入力プラグインや Elasticsearch 出力プラグインなどの特定の入出力プラグインも提供します。さらに、Logstash は MongoDB や Cassandra などの他の NoSQL データベースもサポートしており、対応するプラグインをデータ移行に使用できます。

Logstash の入力および出力プラグインを構成する

Logstash の入出力プラグインを構成するには、Logstash 構成ファイルを編集する必要があります。Logstash の入力および出力プラグインを構成する方法を示す簡単な例を次に示します。

/etc/logstash/conf.d/通常はディレクトリにある Logstash 構成ファイルを開き、新しい構成ファイルを作成しますmyconfig.conf。
入力プラグインの設定を設定ファイルに追加します。以下は、MySQL データベースからデータを読み取る例です。

input {
  jdbc {
    jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase"
    jdbc_user => "username"
    jdbc_password => "password"
    jdbc_driver_library => "/path/to/mysql-connector-java.jar"
    jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"
    statement => "SELECT * FROM mytable"
  }
}

上記の例では、jdbc入力プラグインを使用して MySQL データベースに接続し、接続文字列、ユーザー名、パスワード、ドライバーライブラリ、およびドライバークラスを指定します。statementフィールドは、実行するクエリステートメントを定義します。

出力プラグインの設定を追加します。Elasticsearch にデータを送信する例を次に示します。

output {
  elasticsearch {
    hosts => ["localhost:9200"]
    index => "myindex"
    document_type => "_doc"
  }
}

上の例では、elasticsearch出力プラグインを使用してデータをローカル Elasticsearch インスタンスに送信しました。hostsフィールドは Elasticsearch のアドレスとポートを指定し、indexフィールドは書き込み先のインデックス名を指定し、document_typeフィールドはドキュメントのタイプを指定します。

構成ファイルを保存し、Logstash を起動します。次のコマンドを使用して Logstash を起動できます。

logstash -f /etc/logstash/conf.d/myconfig.conf

上記は単純な構成例です。実際のニーズに応じて、データ変換、フィールドマッピング、フィルターと条件などを含む、より複雑な構成を作成できます。

注: Logstash の構成構文は Ruby に基づいており、構成ファイルで条件、ループ、その他の Ruby コードを使用して、より高度なロジックと処理操作を実装できます。

これは単なる開始点であり、Logstash の入出力プラグインのその他の構成オプションと使用法については、Logstash の公式ドキュメントを参照してください。

入出力でのデータ型変換の構成

PostgreSQLbyteaタイプのデータを処理して Elasticsearch データタイプにマッピングする場合、Logstashmutateフィルターと Elasticsearch インデックスマッピングを使用して実現できます。

mutateまず、 filter のconvertオプションを使用してフィールドを文字列型に変換できますbytea。これにより、byteaデータが Logstash で処理できる読み取り可能な文字列形式に変換されます。以下に例を示します。

filter {
    
    
  mutate {
    
    
    convert => {
    
    
      "bytea_field" => "string"
    }
  }
}

上の例では、bytea_fieldフィールド名を from byteatype から string 型にキャストしています。

次に、データを Elasticsearch に送信する前に、Elasticsearch のインデックスマッピングでフィールドのデータ型を定義できますbinary。これにより、Elasticsearch がフィールドのデータ型を正しく処理できるようになります。以下に例を示します。

PUT myindex
{
    
    
  "mappings": {
    
    
    "properties": {
    
    
      "bytea_field": {
    
    
        "type": "binary"
      }
    }
  }
}

上の例では、というインデックスを作成し、フィールドのデータ型をmyindexマッピングでに設定しました。bytea_fieldbinary

上記の手順により、Logstash はPostgreSQL フィールドを読み取るときに文字列型にbytea変換し、データを Elasticsearch に送信し、インデックスマッピングに従ってフィールドのデータ型を設定しますbinary。こうすることで、 Elasticsearch で正しいbyteaタイプのデータを処理して保存できます。Elasticsearchbinaryタイプは生のバイトデータを保存し、それを解析したり処理したりしないことに注意してください。

特定のニーズに応じて、データをさらに処理して操作するために、他のロジックとフィルターを Logstash 構成に追加する必要がある場合もあります。これらの例は、bytea型データの基本的な処理方法を示しているだけであり、実際の状況に応じて適切に調整および拡張できます。

Logstash チュートリアル: 入出力プラグインとデータ型変換の構成

SQL および nosql データベースのデータ移行

Logstash の入力および出力プラグインを構成する

入出力でのデータ型変換の構成

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