clickhouse版本：22.1.2.2
1.Mysql引擎（不推荐）
CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] db_name [ON CLUSTER cluster]
ENGINE = MySQL('host:port', ['database' | database], 'user', 'password')引擎参数
host:port— MySQL服务地址database— MySQL数据库名称user— MySQL用户名password— MySQL用户密码
这个引擎非常不推荐使用，MySQL引擎将远程的MySQL服务器中的表映射到ClickHouse中，MySQL数据库引擎会将对其的查询转换为MySQL语法并发送到MySQL服务器中（吐槽：这跟直接用mysql有什么区别，无语）
2.MaterializedMySQL（不推荐）
这个引擎创建ClickHouse数据库，包含MySQL中所有的表，以及这些表中的所有数据。ClickHouse服务器作为MySQL副本工作。它读取binlog并执行DDL和DML查询。
CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] db_name [ON CLUSTER cluster]
ENGINE = MaterializeMySQL('host:port', ['database' | database], 'user', 'password') [SETTINGS ...]引擎参数
host:port— MySQL服务地址database— MySQL数据库名称user— MySQL用户名password— MySQL用户密码
引擎配置
max_rows_in_buffer— 允许数据缓存到内存中的最大行数(对于单个表和无法查询的缓存数据)。当超过行数时，数据将被物化。默认值:65505。max_bytes_in_buffer— 允许在内存中缓存数据的最大字节数(对于单个表和无法查询的缓存数据)。当超过行数时，数据将被物化。默认值:1048576.max_rows_in_buffers— 允许数据缓存到内存中的最大行数(对于数据库和无法查询的缓存数据)。当超过行数时，数据将被物化。默认值:65505.max_bytes_in_buffers— 允许在内存中缓存数据的最大字节数(对于数据库和无法查询的缓存数据)。当超过行数时，数据将被物化。默认值:1048576.max_flush_data_time— 允许数据在内存中缓存的最大毫秒数(对于数据库和无法查询的缓存数据)。当超过这个时间时，数据将被物化。默认值:1000.max_wait_time_when_mysql_unavailable— 当MySQL不可用时重试间隔(毫秒)。负值禁止重试。默认值:1000.allows_query_when_mysql_lost— 当mysql丢失时，允许查询物化表。默认值:0(false).
eg：
CREATE DATABASE mysql ENGINE = MaterializeMySQL('localhost:3306', 'db', 'user', '***')
SETTINGS
allows_query_when_mysql_lost=true,
max_wait_time_when_mysql_unavailable=10000;使用步骤：
1.修改mysql的配置，重启
gtid_mode=ON
enforce_gtid_consistency=1
binlog_format=ROW
log_bin=mysql-bin
expire_logs_days=7
max_binlog_size = 256m
binlog_cache_size = 4m
max_binlog_cache_size = 512m
server-id=12.使用以下命令即可
set allow_experimental_database_materialized_mysql = 1;
CREATE DATABASE test ENGINE = MaterializeMySQL('ip:端口', 'mysql的库', 'mysql账户', 'mysql密码');问题：
1.此引擎大大方便了mysql导入数据到clickhouse，但是官方提示还在实验中，不要用在生产环境
2.本人测试过，大数据量情况下，效率仍然不高，比mysql好一些罢了
3.使用集群会有很多的局限
3.mysql表函数
clickhouse允许对存储在远程MySQL服务器上的数据执行SELECT和INSERT查询
mysql('host:port', 'database', 'table', 'user', 'password'[, replace_query, 'on_duplicate_clause']);参数
host:port— MySQL服务器地址.database— 远程数据库名称.table— 远程表名称.user— MySQL用户.password— 用户密码.replace_query— 将INSERT INTO查询转换为REPLACE INTO的标志。如果replace_query=1`，查询被替换。on_duplicate_clause— 添加ON DUPLICATE KEY on_duplicate_clause表达式到INSERT查询。明确规定只能使用replace_query = 0，如果你同时设置replace_query = 1和on_duplicate_clause`，ClickHouse将产生异常
将mysql的全部数据导入clickhouse
1.创建clickhouse的表
2.执行命令
INSERT INTO table SELECT * FROM mysql('ip:port', 'database', 'table', 'user', 'password') [where]注意：1.如果这里直接使用*，clickhouse字段顺序要和mysql一致，不然会有问题，如果只需要部分字段可以手动指定
2.这里可以自己带查询条件导入
3.clickhouse是会出现数据重复的情况的，就算是ReplacingMergeTree也是可能会出现重复数据的
4.canal同步
1.准备好jar包（避免踩坑）：https://mvnrepository.com/
clickhouse-jdbc-0.2.6.jar
httpclient-4.5.13.jar
httpcore-4.4.13.jar
lz4-1.5.0.jar
lz4-java-1.8.0.jar
druid-1.2.8.jar(这个版本不能太低，否则druid连接池不支持clickhouse)2.docker安装Canal-Server
docker run --name canal-server -p 11111:11111 -d canal/canal-server:latest3.进入容器
复制/home/admin/canal-server/conf/example为你要创建的新数据库实例名称，这里使用example2
4.修改example2下的instance.properties配置
#MySQL地址
canal.instance.master.address=127.0.0.1:3306
#mysql账户
canal.instance.dbUsername=root
canal.instance.dbPassword=root
#过滤规则
canal.instance.filter.regex=example2\\*5.修改/home/admin/canal-server/conf/canal.properties配置
canal.serverMode = tcp
canal.destinations = example26.安装canal-adapter（你也可以用kafka）
docker run --name canal-adapter -p 8081:8081 -d slpcat/canal-adapter:v1.1.57.修改canal-adapter的/opt/canal-adapter/conf/application.yml配置文件（容器内）
canal.conf:
# 此处注意模式
mode: tcp
flatMessage: true
zookeeperHosts:
syncBatchSize: 1000
retries: 0
timeout:
accessKey:
secretKey:
consumerProperties:
# 此处注意canal服务的地址
canal.tcp.server.host: 127.0.0.1:11111
canal.tcp.zookeeper.hosts:
canal.tcp.batch.size: 500
canal.tcp.username:
canal.tcp.password:
srcDataSources:
# 此处注意mysql连接
defaultDS:
url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/example2?useUnicode=true
username: root
password: root
canalAdapters:
- instance: example2
groups:
- groupId: g1
outerAdapters:
- name: logger
- name: rdb
key: mysql1
# clickhouse的配置
properties:
jdbc.driverClassName: ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDriver
jdbc.url: jdbc:clickhouse://127.0.0.1:8123
jdbc.username: default
jdbc.password: default8.修改/opt/canal-adapter/conf/rdb下的mytest_user.yml
dataSourceKey: defaultDS
destination: example2
groupId: g1
outerAdapterKey: mysql
concurrent: true
dbMapping:
mirrorDb: true
database: example2 9.重启server和adapter
往mysql里插入数据查看是否有数据同步过来，如果没有查看日志排查问题
注意点
1.mysql要开启配置
gtid_mode=ON
enforce_gtid_consistency=1
binlog_format=ROW
log_bin=mysql-bin
expire_logs_days=7
max_binlog_size = 256m
binlog_cache_size = 4m
max_binlog_cache_size = 512m
server-id=1