弃用MongoDB使用ES后的好处有哪些

弃用MongoDB使用ES后的好处有哪些，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

序言

图示：MongoDB与Elasticsearch热度排名

围绕两个话题展开：

为什么要从MongoDB迁移到Elasticsearch?

如何从MongoDB迁移到Elasticsearch?

现状背景

MongoDB本身定位与关系型数据库竞争，但工作中几乎没有见到哪个项目会将核心业务系统的数据放在上面，依然选择传统的关系型数据库。

1、项目背景

公司所在物流速运行业，业务系统复杂且庞大，用户操作者很多，每日有大量业务数据产生，同时业务数据会有很多次流转状态变化，为了便于记录追踪分析，系统操作日志记录项目应运而生，考虑到原有的日均数据量，操作日志数据基于MongoDB存储。

操作日志记录系统需要记录两种数据，如下说明：

1)变更主数据，什么人在什么时间在系统哪个模块做了什么操作，数据编号是什么，操作跟踪编号是什么。

{   "dataId": 1,    "traceId": "abc",           "moduleCode": "crm_01",              "operateTime": "2019-11-11 12:12:12",    "operationId": 100,   "operationName": "张三",   "departmentId": 1000,   "departmentName": "客户部",   "operationContent": "拜访客户。。。" }

2)变更从数据，实际变更数据的变化前后，此类数据条数很多，一行数据多个字段变更就记录多条。

[   {     "dataId": 1,     "traceId": "abc",     "moduleCode": "crm_01",     "operateTime": "2019-11-11 12:12:12",     "operationId": 100,     "operationName": "张三",     "departmentId": 1000,     "departmentName": "客户部",     "operationContent": "拜访客户",          "beforeValue": "20",     "afterValue": "30",     "columnName": "customerType"   },   {     "dataId": 1,     "traceId": "abc",     "moduleCode": "crm_01",     "operateTime": "2019-11-11 12:12:12",     "operationId": 100,     "operationName": "张三",     "departmentId": 1000,     "departmentName": "客户部",     "operationContent": "拜访客户",          "beforeValue": "2019-11-02",     "afterValue": "2019-11-10",     "columnName": "lastVisitDate"   } ]

2、项目架构

项目架构描述如下：

• 业务系统新增或者编辑数据，产生操作日志记录发送到Kafka集群，基于dataid字段作为key;

• 新增或编辑数据实际存储到MySQL数据库;

• canal集群订阅MySQL集群，按照业务系统模块配置监控的数据库与表;

• canal将监控到的变更业务数据发送到Kafka集群，基于dataid字段作为key;

• 操作日志系统从Kafka获取主记录数据与从记录数据;

• 操作日志系统写入数据到MongoDB，同时需要反查询。

图示：操作日志记录业务流程说明

3、MongoDB架构

集群架构说明：

• 服务器配置8c/32gb/500gb ssd;

• Router路由服务器部署了3个节点;

• Config配置服务器部署了3个节点;

• Shard分片服务器部署了9个节点;

• 主操作记录设计3个分片;

• 从操作记录设计3个分片。

问题说明

MongoDB的信徒们可能怀疑我们没有使用好，或者我们的运维能力欠缺，或者认为我们有Elasticsearch的高手在。不是这样的，弃用MongoDB选择Elasticsearch其实并非技术偏见问题，而是我们的实际场景需求，原因如下：

1、搜索查询

• MongoDB内部采用B-Tree作为索引结构，此索引基于最左优先原则，且必须保证查询顺序与索引字段的顺序一致才有效，这个即是优点，但在现在复杂业务场景也是致命的;

• 业务系统查询操作日志记录会有很多过滤条件，且查询条件是任意组合的，现有MongoDB是不支持的，或者说所有关系型数据库都不支持，如果要支持，得创建好多组合的B+数索引，想法很不理智，这个我们已经在《DB与ES混合之应用系统场景分析探讨》文中探讨过，详细可以阅读;

• 同时主记录与从记录中有很多字符类的数据，这些数据查询即要支持精确查询，也要支持全文检索，这几个方面MongoDB功能很单一，性能也很糟糕，业务系统查询时经常超时，反倒是Elasticsearch非常合适。

2、技术栈成熟度

• 分片与副本实现问题，MongoDB集合数据在设计时是需要绑定到具体的机器实例的，哪些分片分布在哪些节点上，哪些副本分布在哪些节点上，这些都需要在配置集群时就要绑定死，跟传统的关系型数据库做分库分表本质上没有什么两样，其实现在很多数据产品的集群还是这种模式偏多，比如Redis-cluster，ClickHouse等。而Elasticsearc的集群与分片和副本没有直接的绑定关系，可以任意的平衡调整，且节点的性能配置也可以很容易差异化;

• 操作日志数据量增加很快，单日写入超过千万条，不用多久，运维人员就需要对服务器进行扩容，且相对Elasticsearch复杂很多;

• MongoDB单集合数据量超过10亿条，此情况下即使简单条件查询性能也不理想，不如Elasticsearch倒排索引快;

• 公司对于ES与MongoDB技术栈的经验积累不同，Elasticsearc在很多项目中运用，非常核心的项目也是大量运用，对于其技术与运维经验更丰富，而MongoDB如果除去核心业务场景，几乎找不到合适的切入口，实际没有人敢在核心项目中使用MongoDB，这就很尴尬。

3、文档格式相同

MongoDB与Elasticsearch都属于文档型数据库  ，Bson类同与Json，_objectid与_id原理一样，所以主数据与从数据迁移到Elasticsearch平台，数据模型几乎无需变化。

迁移方案

异构数据系统迁移，主要围绕这两大块内容展开：

• 上层应用系统迁移，原来是针对MongoDB的语法规则，现在要修改为面向Elasticsearch语法规则;

• 下层MongoDB数据迁移到Elasticsearch。

1、Elastic容量评估

原有MongoDB集群采用了15台服务器，其中9台是数据服务器，迁移到Elastic集群需要多少台服务器?我们采取简单推算办法，如假设生产环境上某个MongoDB集合的数据有10亿条数据,  我们先在测试环境上从MongoDB到ES上同步100万条数据，假设这100万条数据占用磁盘10G，那生产上环境上需要1个T磁盘空间，然后根据业务预期增加量扩展一定冗余。根据初步评估，Elastic集群设置3台服务器，  配置8c/16g内存/2T机械磁盘。服务器数量一下从15台缩减到3台，且配置也降低不少。

2、Elastic索引规则

系统操作日志是时序性数据，写完整后基本上无需再次修改。操作日志记录查询主要是当月的居多，后续的历史性数据查询频率很低，根据评估，核心数据索引按月创建生成，  业务查询时候必须带上操作时间范围，后端根据时间反推需要查询哪些索引，Elastic-Api支持多索引匹配查询，完美利用Elastic的特性解决跨多个月份的查询合并。对于非核心数据索引，按年创建索引生成足以。

图示：Elastic操作日志索引创建规则

3、核心实现逻辑设计

Elasticsearch不是关系型数据库，不具备事务的机制。操作日志系统的数据来源都是Kafka，消费数据是有顺序机制的，有2种场景特别注意，如下：

• 主数据先到操作日志系统，从数据后到，从数据写的时候先拼凑主数据记录和Binlog字段数据;

• 从数据先到操作日志系统，主数据后到，主数据更新从索引的相关的索引字段。

Elasticsearch索引数据更新是近实时的刷新机制，数据提交后不能马上通过Search-Api查询到，主记录的数据如何更新到从记录呢?而且业务部门不规范的使用，多条主记录的dataId和tracId可能一样。

由于主数据与从数据关联字段是dataId和traceId。如果主数据与从数据在同时达到操作日志系统，基于update_by_query 命令肯定失效不  准确， 主从数据也可能是多对多的关联关系，dataId 和traceId不能唯一决定一条记录。

Elasticsearch其实也是一个NoSQL数据库， 可以做key-value缓存。这时新建一个Elastic索引作为中间缓存，  原则是主数据与从数据谁先到缓存谁，索引的 _id=(dataId+traceId) ， 通过这个中间索引可以找到主数据记录的Id或者从记录Id，  索引数据模型多如下，detailId为从索引的_id的数组记录。

{   "dataId": 1,   "traceId": "abc",   "moduleCode": "crm_01",   "operationId": 100,   "operationName": "张三",   "departmentId": 1000,   "departmentName": "客户部",   "operationContent": "拜访客户",   "detailId": [     1,     2,     3,     4,     5,     6   ] }

前面我们讲过主记录和从记录都是一个Kafka的分区上，我们拉一批数据的时候，操作ES用的用到的核心API：

#批量获取从索引的记录 _mget  #批量插入 bulk #批量删除中间临时索引 _delete_by_query

迁移过程

1、数据迁移

选择DataX作为数据同步工具由以下几个因素：

• 历史型数据。操作日志记录数据属于历史性的数据，记录产生之后几乎无需二次修改，等同于离线数据;

• 非持续性迁移。项目全部完工之后，原有的MongoDB集群会全部销毁，不会有二次迁移需求;

• 数据量问题。原有MongoDB操作日志数据量有几十亿条，迁移过程不能太快也不能太慢，速度太快，MongoDB集群会出现性能问题，速度太慢，项目周期太长，增加运维的成本与复杂度。否则可以选择Hadoop作为中转平台的迁移;

• DataX源码特定场景改造。如日期类型的转换、索引主键_id的生成、索引主键_id映射，支持重复同步;

• 多实例多线程并行。主数据同步部署多个实例，从数据同步也部署多个实例，单实例中配置多个Channel。

图示：DataX同步数据示意图

2、迁移索引设置

临时修改索引的一些设置，当数据同步完之后再修改回来，如下：

"index.number_of_replicas": 0,  "index.refresh_interval": "30s",  "index.translog.flush_threshold_size": "1024M"  "index.translog.durability": "async",  "index.translog.sync_interval": "5s"

3、应用迁移

操作日志项目采用Springboot构建，增加了自定义配置项，如下：

#应用写入mongodb标识 writeflag.mongodb: true #应用写入elasticsearch标识 writeflag.elasticsearch: true

项目改造说明：

• 第一次上线的时候，先将2个写入标识设置为true，双写MongoDB和ES;

• 对于读，提供2个不同接口，前端自由的切换;

• 等数据迁移完，没有差异的时候，重新更改flag的值。

图示：应用平衡迁移

结语

1、迁移效果

弃用MongoDB使用ElasticSearch作为存储数据库，服务器从原来的15台MongoDB，变成了3台ElasticSearch，每月为公司节约了一大笔费用。同时查询性能提高了10倍以上，而且更好的支持了各种查询，得到了业务部门的使用者，运维团队和领导的一致赞赏。

2、经验总结

整个项目前后历经几个月，多位同事参与，设计、研发，数据迁移、测试、数据验证、压测等各个环节。技术方案不是一步到位，中间也踩了很多坑，最终上线了。ES的技术优秀特点很多，灵活的使用，才能发挥最大的威力。

关于弃用MongoDB使用ES后的好处有哪些问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注亿速云行业资讯频道了解更多相关知识。