clickhouse-mysql数据同步

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=1

2.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:latest

3.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 = example2

6.安装canal-adapter（你也可以用kafka）

docker run --name canal-adapter -p 8081:8081 -d slpcat/canal-adapter:v1.1.5

7.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: default

8.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

2.mysql和clickhouse库和表要提前创建好

3.docker配置用127.0.0.1时要注意使用主机模式，否则容器之间时无法通信的

4.如果mysql或者clickhouse无法连接成功，检查一下驱动的版本和jdbc连接写得对不对

5.其他的方案：红帽的debezium