mysql数据库数据增量同步到导入ClickHouse

ClickHouse 可以挂载为 MySQL 的一个从库 ,先全量再增量的实时同步 MySQL 数据,这个功能可以说是今年最亮眼、最刚需的功能,基于它我们可以轻松的打造一套企业级解决方案,让 OLTP 和 OLAP 的融合从此不再头疼。

目前支持 MySQL 5.6/5.7/8.0 版本,兼容 Delete/Update 语句,及大部分常用的 DDL 操作。

Mysql设置

设置/etc/my.cnf

[mysqld]
basedir=/usr/local/mysql-8.0.20
datadir=/usr/local/mysql-8.0.20/data
socket=/tmp/mysql.sock
character-set-server=UTF8MB4


#开启日志
log_bin = /usr/local/mysql-8.0.20/data/mysql‐bin
#设置服务id
server_id = 1
#不记录每条sql语句的上下文信息,仅需记录哪条数据被修改了,修改成什么样了
binlog_format = ROW

gtid-mode=on
enforce-gtid-consistency=1    # 设置为主从强一致性
log-slave-updates=1   # 记录日志

#配置插件为了clickhouse可以建表
default_authentication_plugin=mysql_native_password

重启mysql

service mysql restart

创建数据库和表,并写入数据:

mysql> create database ckdb;
mysql> use ckdb;
mysql> create table t1(a int not null primary key, b int);
mysql> insert into t1 values(1,1),(2,2);
mysql> select * from t1;
+---+
<think>嗯,用户询问的是MySQLClickHouse的CDC增量同步方案。用户可能正在处理数据仓库或实时分析场景,需要高效的数据同步方案。从引用内容看,用户已经接触过Python脚本、Flink CDC等方案,但需要更系统的指导。 用户的核心痛点应该是如何选择适合自己业务场景的同步方案,特别是对延迟、数据一致性、运维成本的要求。用户可能面临数据量较大、需要实时分析的场景,因此才会关注ClickHouse这种列式数据库。 我注意到引用中提到了几种技术方案:Python脚本轮询、Flink CDC、Flink SQL CDC。这些方案各有优劣: - Python脚本适合小规模数据,但实时性差 - Flink CDC功能完善但需要搭建集群 - Flink SQL CDC相对轻量但依赖Flink环境 用户可能还关心历史数据迁移和增量同步的衔接问题,引用3展示了ClickHouse查询存量数据的方法,这点很重要。引用4提到的MySQL开启binlog是CDC的前提,必须提醒用户注意。 在回答中需要强调几个关键点: 1. MySQL的binlog配置是基础,必须确保ROW模式和完整日志 2. 不同方案的适用场景要明确区分,比如小数据量vs大数据量 3. 要包含异常处理和监控方案,这是生产环境容易忽略的 4. ClickHouse特有的优化如ReplacingMergeTree引擎 用户可能没有意识到的问题: - 数据去重机制的选择(版本号或时间戳) - 同步过程中字段类型映射问题 - ClickHouse集群写入的负载均衡 需要给出具体可操作的步骤,特别是Flink CDC的配置示例,因为引用2和4显示用户对此感兴趣。同时要提醒Python脚本方案的局限性,避免用户误用于生产环境。 最后生成的问题要覆盖用户可能忽略的方面:监控方案、数据类型兼容性、性能优化等,帮助用户全面考虑。</think>以下是MySQLClickHouse的CDC增量同步方案详解,结合性能、实时性和生产可靠性要求,提供三种主流方案: --- ### **方案一:基于Flink CDC(推荐生产使用)** #### **核心原理** 通过Flink CDC实时捕获MySQL的binlog日志,经流处理转换后写入ClickHouse,实现端到端**秒级延迟**。 ```mermaid graph LR MySQL[MySQL Binlog] --> Flink[Flink CDC] Flink -->|实时流处理| ClickHouse ``` #### **实施步骤** 1. **MySQL配置**(关键前提) ```sql [mysqld] server-id=1 log-bin=mysql-bin binlog_format=ROW # 必须为ROW模式 binlog_row_image=FULL # 记录完整行数据 ``` 2. **Flink作业开发**(示例代码) ```java // 创建MySQL CDC源表 tableEnv.executeSql( "CREATE TABLE mysql_source (`id` INT, `name` STRING, PRIMARY KEY(`id`) NOT ENFORCED) " + "WITH ('connector'='mysql-cdc', 'hostname'='localhost', 'database-name'='test_db', ...)" ); // 创建ClickHouse Sink表 tableEnv.executeSql( "CREATE TABLE ch_sink (`id` INT, `name` String) " + "WITH ('connector'='clickhouse', 'url'='clickhouse://localhost:8123', ...)" ); // 启动同步作业 tableEnv.executeSql("INSERT INTO ch_sink SELECT * FROM mysql_source"); ``` 3. **数据一致性保障** - 使用**ReplacingMergeTree**引擎解决重复数据问题: ```sql CREATE TABLE ch_table ( id Int32, name String, _version UInt64 DEFAULT 0, _is_deleted UInt8 DEFAULT 0 ) ENGINE = ReplacingMergeTree(_version) ORDER BY id ``` - 通过Flink处理逻辑标记删除(`_is_deleted=1`)[^2] --- ### **方案二:Python脚本轮询(轻量级方案)** #### **适用场景** - 数据量小(日增<100万) - 允许分钟级延迟 - 资源有限环境 #### **实现要点** ```python # 增量查询(按时间戳或自增ID) query = """ SELECT * FROM orders WHERE update_time > '{}' ORDER BY update_time LIMIT 10000 """.format(last_sync_time) # ClickHouse批量写入(提升性能) batch = [] for row in cursor.fetchall(): batch.append(row) if len(batch) >= 1000: clickhouse_conn.execute("INSERT INTO orders VALUES", batch) batch = [] ``` **缺陷**:高并发下可能丢失数据,无法捕获删除操作[^1] --- ### **方案三:Debezium+Kafka中转** #### **架构优势** ```mermaid graph TB MySQL-->|Debezium|Kafka[Kafka Topic] Kafka-->|Flink/Spark|ClickHouse ``` - **解耦数据流**:Kafka作为缓冲区应对流量峰值 - **多目标输出**:可同时同步到ES/HBase等系统 - **精确一次语义**:通过Kafka事务保障 --- ### **关键问题解决方案** 1. **删除/更新同步** - Flink CDC方案:在sink表定义中增加`_is_deleted`标志位 - Debezium方案:解析`__op`字段('d'=删除, 'u'=更新) 2. **性能优化** ```sql -- ClickHouse写入优化 SET max_insert_block_size=1000000; -- 增大写入块 ALTER TABLE ch_target MODIFY SETTING async_insert=1; -- 异步写入 ``` 3. **历史数据初始化** ```bash # 使用clickhouse-client批量导入 mysqldump -u root -p test_db orders | \ clickhouse-client --query "INSERT INTO orders FORMAT CSV" ``` --- ### **方案选型建议** | **场景** | **推荐方案** | **延迟** | **开发复杂度** | |-------------------------|-------------------|------------|----------------| | 生产环境实时分析 | Flink CDC | 秒级 | 中高 | | 多系统同步 | Debezium+Kafka | 秒~分钟级 | 高 | | 小型系统/临时同步 | Python脚本 | 分钟级 | 低 | > **生产环境强推Flink CDC**:阿里云、京东等企业已验证其千万级TPS同步能力[^4],搭配Checkpoint机制保障Exactly-Once语义。 ---
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