本文涉及到 MongoDB 与 Elasticsearch 两大阵营，可能会引起口水之争，仅代表个人经验之谈，非阵营之说。

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我将围绕如下两个话题展开：

为什么要从 MongoDB 迁移到 Elasticsearch?如何从 MongoDB 迁移到 Elasticsearch?

MongoDB 与 Elasticsearch 热度排名

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。

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"   } ] 

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。

操作日志记录业务流程说明

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

项目背景：

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。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

项目背景：

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 Elasticsearch 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，Elasticsearch 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。

①Elastic 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。

②Elastic 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。

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。

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 Spring Boot 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。

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。

作者：李猛

简介：Elastic-stack 产品深度用户，ES 认证工程师，2012 年接触 Elasticsearch，对 Elastic-Stack 开发、架构、运维等方面有深入体验，实践过多种 Elasticsearch 项目，最暴力的大数据分析应用，最复杂的业务系统应用;业余为企业提供 Elastic-stack 咨询培训以及调优实施。

编辑：陶家龙

出处：转载自微信公众号 DBAplus 社群(ID：dbaplus)