通过前面的篇章,我们了解到clickhouse是一款性能很高的OLAP数据存储、数据分析型数据库引擎,主要用于在线分析处理查询(OLAP),能够使用 SQL 查询实时生成分析数据报告,基于此,在大数据领域也成为一匹新生的黑马。
既然可以作为数据分析使用,基于其本身的特性,生产中有这么一种场景,当关系型数据库,比如mysql数据量非常庞大,但这些数据更多的作用在于分析、统计、汇总等方面的业务时,将这些数据迁移到mysql是一种非常好的选择,下面来聊聊如何将clickhouse对接mysq数据从而实现数据的同步
ClickHouse 20.8.2.3 版本新增加了 MaterializeMySQL 的 database 引擎,通过该引擎,能够将该database 映射到MySQL中的某个database ,并 自 动 在 ClickHouse中创建对应的ReplacingMergeTree。ClickHouse 服务做为 MySQL 副本,读取 Binlog 并执行 DDL 和 DML 请求,实现了基于 MySQL Binlog 机制的业务数据库实时同步功能。
特点:
使用细则:
DDL 查询
DDL 查询 ,MySQL DDL 查询被转换成相应的 ClickHouse DDL 查询(ALTER, CREATE, DROP, RENAME)。如果 ClickHouse 不能解析某些 DDL 查询,该查询将被忽略
数据复制
MaterializeMySQL 不支持直接插入、删除和更新查询,而是将 DDL 语句进行相应转换:
MySQL INSERT 查询被转换为 INSERT with _sign=1;
MySQL DELETE 查询被转换为 INSERT with _sign=-1;
MySQL UPDATE 查询被转换成 INSERT with _sign=1 和 INSERT with _sign=-1
SELECT 查询
如果在 SELECT 查询中没有指定_version,则使用 FINAL 修饰符,返回_version 的最大值对应的数据,即最新版本的数据;
如果在 SELECT 查询中没有指定_sign,则默认使用 WHERE _sign=1,即返回未删除状态(_sign=1)的数据;
索引转换
ClickHouse 数据库表会自动将 MySQL 主键和索引子句转换为 ORDER BY 元组
ClickHouse 只有一个物理顺序,由 ORDER BY 子句决定。如果需要创建新的物理顺序,请使用物化视图
核心同mysql主从复制原理基本一致,clickhouse也是如此,底层通过监听binlog日志数据的变化实现数据的同步写入、变更等
1、开启mysql的binlog配置
[mysqld]
server-id=1
log-bin=mysql-bin
binlog_format=row
binlog-do-db=bank1 #具体同步的数据库名称
#同步到clickhouse的配置
gtid-mode=on
enforce-gtid-consistency=1 ## 设置为主从强一致性
log-slave-updates=1
说明:
如果是mysql到mysql的数据同步,“#同步到clickhouse的配置” 这段注释里面的几个配置非必须,但是clickhouse的话,这里必须做配置,因为GTID 是 MySQL 复制增强版,从 MySQL 5.6 版本开始支持,目前已经是 MySQL 主流复制模式。它为每个 event 分配一个全局唯一 ID 和序号,我们可以不用关心 MySQL 集群主从拓扑结构,直接告知 MySQL 这个 GTID 即可
2、重启mysql服务
sudo systemctl restart mysqld
3、mysql的bank1数据库下创建两张表,用于测试
CREATE TABLE `t_organization` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`code` int NOT NULL,
`name` text DEFAULT NULL,
`updatetime` datetime DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY (`code`)
) ENGINE=InnoDB;
INSERT INTO testck.t_organization (code, name,updatetime)
VALUES(1000,'Realinsight',NOW());
INSERT INTO testck.t_organization (code, name,updatetime)
VALUES(1001, 'Realindex',NOW());
INSERT INTO testck.t_organization (code, name,updatetime)
VALUES(1002,'EDT',NOW());
CREATE TABLE `t_user` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`code` int,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB;
INSERT INTO testck.t_user (code) VALUES(1);
INSERT INTO t_user (code) VALUES(1);
注意:此处创建的测试表,必须要有主键字段
4、开启 ClickHouse 物化引擎
在clickhouse的shell客户端窗口,执行下面的命令
set allow_experimental_database_materialize_mysql=1;
5、创建复制管道
ClickHouse 中创建 MaterializeMySQL 数据库,在clickhouse的shell客户端窗口,执行下面的命令
其中 4 个参数分别是 MySQL 地址、databse、username 和 password
上面的命令执行完毕后,可以查看下 ClickHouse 的数据库是否有上面的库名
然后切换到 mysql_sync 数据库下,可以看到,在未做任何操作的情况下,mysql中创建的两张表和数据已经同步过来了,说明首次做了全量数据同步
在mysql中执行下面的修改语句
update t_organization set name = CONCAT(name,'-v1') where id = 1
查看 clickhouse 日志可以看到 binlog 监听事件,这时候再次查询 clickhouse中上面的表数据,可以看到数据几乎实时同步过来
MySQL 删除数据
DELETE FROM t_organization where id = 2;
ClicKHouse,日志有 DeleteRows 的 binlog 监听事件,查看数据,id为2的数据被删掉了
在刚才的查询中增加 _sign 和 _version 虚拟字段,再次看看查询结果
select *,_sign,_version from t_organization order by _sign desc,_version desc;
在上面,我们删除了 id为2的数据,所以 _ sign 字段被标记为 -1 ,说明这条数据并不是真正删除了,而只是在使用正常 select 语句出来的结果中不展示而已,同时,通过后面的version字段可以发现,每次对数据操作一次,version字段会不断递增