clickhouse版本:22.1.2.2
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)
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;gtid_mode=ONenforce_gtid_consistency=1binlog_format=ROWlog_bin=mysql-binexpire_logs_days=7max_binlog_size = 256mbinlog_cache_size = 4mmax_binlog_cache_size = 512mserver-id=1set allow_experimental_database_materialized_mysql = 1;CREATE DATABASE test ENGINE = MaterializeMySQL('ip:端口', 'mysql的库', 'mysql账户', 'mysql密码');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
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
clickhouse-jdbc-0.2.6.jarhttpclient-4.5.13.jarhttpcore-4.4.13.jarlz4-1.5.0.jarlz4-java-1.8.0.jardruid-1.2.8.jar(这个版本不能太低,否则druid连接池不支持clickhouse)docker run --name canal-server -p 11111:11111 -d canal/canal-server:latest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
#MySQL地址canal.instance.master.address=127.0.0.1:3306#mysql账户canal.instance.dbUsername=rootcanal.instance.dbPassword=root#过滤规则canal.instance.filter.regex=example2\\*/home/admin/canal-server/conf/canal.properties配置canal.serverMode = tcpcanal.destinations = example2docker run --name canal-adapter -p 8081:8081 -d slpcat/canal-adapter:v1.1.5canal.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: defaultdataSourceKey: defaultDS destination: example2 groupId: g1 outerAdapterKey: mysql concurrent: true dbMapping: mirrorDb: true database: example2 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
gtid_mode=ONenforce_gtid_consistency=1binlog_format=ROWlog_bin=mysql-binexpire_logs_days=7max_binlog_size = 256mbinlog_cache_size = 4mmax_binlog_cache_size = 512mserver-id=1