如果你对 使用Logstash保持Elasticsearch与数据库同步 方案还不是很熟悉，建议先花点时间精读它。
上面的文章以单表同步场景为例，清楚讲述了如何通过JDBC同步数据至ES，而对于实际开发中经常出现的多表关联同步并未提及，以下是我针对多表关联同步的趟坑过程希望对你有所帮助。
数据库表的约定原则
同步单表时我们对于表字段的约定：
- 表中要有主键字段（如id），最近变更时间字段(如modification_time)，软删除标记字段（如is_deleted），以便jdbc-input数据采集的轮询Job可以识别出增量变动的数据。
- 提示：jdbc input轮询需要基于modification_time条件查询，所以给该字段加上索引。
多表关联同步方案
多表关联的情况下我们需要JOIN其他表查询得到结果，这个结果就是ES需要的打平后的宽表。ES新的版本中也增加了join操作，但这事不是ES擅长的，我们选择交给更擅长的数据库处理，让ES只存储打平后的单层索引。
如果你理解单表同步而困惑多表关联同步的话，试着将关联查询的复杂SQL想象(定义)为视图，是不是后续操作就跟单表没区别了!
我们来逐个看下多表关联的同步问题 (假设表a多对多关联表b)：
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单表的id字段绑定到ES document的_id，可以实现ES索引幂等性，不会出现job原因导致索引文档重复。那对于多表关联的情况呢，可以使用各表id的组合作为document的_id。如SELECT：
concat(a.id, '_', b.id) AS docid（如果你不关注幂等，也可以用_id默认生成策略。）
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单表基于modification_time就可以识别出自上次轮询后新的变化数据，多表关联的情况呢也类似：
(CASE WHEN a.modification_time > b.modification_time THEN a.modification_time ELSE b.modification_time END) AS modification_time -
同理软删除字段is_deleted的处理逻辑:
(CASE WHEN a.is_deleted=0 AND b.is_deleted=0 THEN 0 ELSE 1 END) AS is_deleted这样无论表a还是表b发生变更，都可以被logstash识别出来采集到。
如此我们就可以写出多表关联同步的SQL了，为了方便更新维护SQL及保持logstash-jdbc端conf配置文件的简洁，你可以把SQL定义成一张视图，conf文件中的SQL statement可以像写单表处理一样了。
示例conf:
input {
jdbc {
jdbc_driver_library => "../drivers/mysql-connector-java-8.0.16.jar"
jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"
jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://localhost:3306/es_db?serverTimezone=UTC"
jdbc_user => "usr"
jdbc_password => "pwd"
jdbc_paging_enabled => true
tracking_column => "unix_ts_in_secs"
use_column_value => true
tracking_column_type => "numeric"
schedule => "*/5 * * * * *"
statement => "SELECT *, UNIX_TIMESTAMP(modification_time) AS unix_ts_in_secs FROM esview WHERE (UNIX_TIMESTAMP(modification_time) > :sql_last_value AND modification_time < NOW()) ORDER BY modification_time ASC"
}
}
filter {
mutate {
copy => { "docid" => "[@metadata][_id]"}
remove_field => ["docid", "@version", "unix_ts_in_secs"]
}
}
output {
elasticsearch {
index => "test_idx"
document_id => "%{[@metadata][_id]}"
}
}
