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MySQL迁移到ClickHouse

article 2024/11/15 17:44:47

在正文开始之前，我们先聊一聊 ClickHouse，它是由俄罗斯搜索引擎巨头 Yandex（俄版谷歌）开发的开源列式数据库管理系统，在最初，ClickHouse 作为一个内部项目，用于解决 Yandex 的在线分析处理（OLAP）需求，得益于其先天的列式存储优势， ClickHouse 完美完成了它的使命。

由于 ClickHouse 的出色表现，Yandex 于 2016 年开放了 ClickHouse 的源代码，在极短的时间内，ClickHouse 获得了全球开发者的关注，并广泛应用在需要处理海量数据并进行高性能分析的场景。

对于 ClickHouse 的特性，相信也无谓过多介绍，各位看官都懂，对于有在线数据分析需求的企业来说，MySQL 在 OLAP 上的处理能力明显是不足的（人家本来也不是干这个的），因此搭配 ClickHouse 使用可以完美弥补 MySQL 这个短板，企业完全能够同时享受高效的事务处理和快速的数据分析，鱼和熊掌亦可兼得也。

那么我们接着下一个问题，如何使用 ClickHouse 对 MySQL 的数据进行分析？

如何使用 ClickHouse 对 MySQL 的数据进行分析？

很简单，把 MySQL 的数据实时同步到 ClickHouse 就行。但是为了实现这一目标，你还需要解决诸多问题，例如在 ClickHouse 端进行表结构初始化、DDL 的自动转换、根据 ClickHouse 的数据类型进行类型转换等等。

官方虽然也有发布过一个配套工具用于 MySQL 到 ClickHouse 的同步，但由于还属于试验性质，生产环境非儿戏，还是要谨慎再谨慎的。

专业的事情还得找专业的工具，这里推荐使用 NineData，它的数据复制能力可以轻松地在同、异构数据源之间进行数据传输，并且具备如下优秀的特性：

1. 表结构智能初始化

NineData 提供结构复制功能，能够结合 MySQL 及 ClickHouse 的表特性、数据类型等特征，进行数据类型智能转化，表引擎自动选择，轻松完成大量表结构的自动初始化。

2. 增量数据实时复制

除了将 MySQL 中存量数据复制到 ClickHouse 外。NineData 还支持增量数据的实时复制，NineData 自动启动 Binlog 的实时监听、采集、解析及复制能力，将源端 MySQL 的增量更新数据实时复制到目标 ClickHouse 中。同时，除了 DML 复制外，NineData 还支持表结构变更（DDL）的自动复制。

3. 强劲的复制性能

通过 ClickHouse 对 MySQL 的数据进行实时分析的场景下，同步速度无疑是关键，基于 MySQL 最新数据的分析结果才有意义。在此过程中，NineData 针对 MySQL > ClickHouse 数据复制进行深度性能优化，基于日志分析、智能分片、动态攒批、数据合并、特有数据格式等技术，有效保障全量数据复制、增量数据复制的性能。当前 NineData 全量复制性能高达 200 GB/小时，增量数据复制性能高达 2 万记录/秒。

4. 完善的数据质量保障方案

NineData 提供了多种数据一致性校验方案，包括全量精准校验、快速验及增量校验，可以对迁移数据进行数据一致性强验证。同时，当出现数据不一致时，能够提供一键修复能力。基于 NineData 数据一致性校验能力，可以有效规避因数据质量导致的业务迁移故障。

接下来献上保姆级教程，手把手教你一步步完成 MySQL 到 ClickHouse 的数据实时同步，过程非常非常简单。

步骤一：录入源和目标数据源

1. 登录 NineData 控制台，单击数据源管理>数据源，然后在页面中单击创建数据源，选择需要录入的数据源。

2. 根据页面提示进行配置，然后单击创建数据源完成创建。

步骤二：配置同步链路

1. 登录 NineData 控制台，单击数据复制>数据复制，然后单击创建复制。

2. 根据页面提示配置复制任务，由于我们想要实现实时数据同步，需要在复制类型处额外勾选增量复制。

3. 配置完成后启动任务，针对您配置的所有同步对象，NineData 会先对所有的存量数据进行全量迁移，接下来就是实时迁移 MySQL 中新增的增量数据，所有新写入的数据都将一条不漏地同步到 ClickHouse，每当目标端的增量数据追平源端，任务面板中的延迟在零点几秒或几秒之间徘徊时，代表当前 ClickHouse 中的数据已是最新的。