概述
clickhouse 20.8将新增 MaterializeMySQL引擎 ,可通过binlog日志实时物化mysql数据，极大提升了数仓的查询性能和数据同步的时效性；原有mysql中承担的数据分析工作 可交由clickhouse去做，这么做可显著降低线上mysql的负载，从此OLTP与OLAP业务实现完美融合
知识列表
介绍
目前 MaterializeMySQL database engine 还不支持表级别的同步操作，需要将整个mysql database映射到clickhouse，映射过来的库表会自动创建为ReplacingMergeTree表engine。
MaterializeMySQL 支持全量和增量同步，首次创建数据库引擎时进行一次全量复制，之后通过监控binlog变化进行增量数据同步；该引擎支持mysql 5.6/5.7/8.0版本数据库，兼容insert，update，delete，alter，create，drop，truncate等大部分DDL操作。
演示
- 修改my.cnf开启mysql binlog模式
log-bin=/data/logs/mysql/mysql-bin.log # 指定binlog日志存储位置
binlog_format=ROW # 这里一定是row格式
server-id=1
如果clickhouse使用的是20.8 prestable之后发布的版本，那么还需要配置开启GTID模式
gtid-mode=on
enforce-gtid-consistency=1 # 设置为主从强一致性
log-slave-updates=1 # 记录日志
- 首先在mysql中先创建scene表
CREATE TABLE `scene` (
`id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`code` int NOT NULL,
`title` text DEFAULT NULL,
`updatetime` datetime DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`), ##主键要设置为not null，否则会报错
KEY `idx_code` (`code`) ##索引键也要设置为not null，否则会报错
) ENGINE=InnoDB default charset=Latin1;
- 登陆clickhouse客户端，开启mysql物化引擎
SET allow_experimental_database_materialize_mysql = 1
# 因为该功能目前还处于实验阶段，在使用之前需要开启
- 创建一个复制管道
CREATE DATABASE scene_mms
ENGINE = MaterializeMySQL('localhost:3306', 'db', 'root', 'xxx')
创建成果后可查看到clickhouse对应的表
VM_10_14_centos :) show tables
SHOW TABLES
┌─name───────────────────────┐
│ scene │
└────────────────────────────┘
25 rows in set. Elapsed: 0.002 sec.
表结构如下:
ATTACH TABLE scene
(
`id` Int32,
`code` Int32,
`title` Nullable(String),
`updatetime` Nullable(DateTime),
`_sign` Int8 MATERIALIZED 1,
`_version` UInt64 MATERIALIZED 1
)
ENGINE = ReplacingMergeTree(_version)
PARTITION BY intDiv(id, 4294967)
ORDER BY tuple(id,code)
SETTINGS index_granularity = 8192
其中partition根据id，按照长度为4294967进行分段分区
- 向表中插入数据
INSERT INTO scene(code, title, updatetime) VALUES(1000,'邀请函',NOW());
INSERT INTO scene(code, title, updatetime) VALUES(1001,'gyc',NOW());
INSERT INTO scene(code, title, updatetime) VALUES(1002,'易企秀',NOW());
目前20.8 testing版本使用的监听事件方式为UpdateRowsEventV2 ，而20.8 prestable只后的版本使用的gtid的binlog监听方式，这种方式在mysql主从模式下可以确保数据同步的一致性，但使用过程中可能会有一些意向不到问题，建议大家先使用testing版本进行测试，等20.8稳定版出来后再测试gtid的同步模式。
查询clickhouse对应的表，已可以实时看到数据变化
SELECT * FROM scene
┌─id─┬─code─┬─title─┬──────────updatetime─┐
│ 2 │ 1001 │ gyc │ 2020-09-03 10:00:02 │
└────┴──────┴───────┴─────────────────────┘
- 更新mysql中id为2的数据
update scene set title="校园招聘" where id = 2
检查clickhouse中id为2的数据
select * from scene where id = 2
- 尝试删除mysql中id为2的数据
DELETE FROM scene where id = 2
再次查询clickhouse中的数据已无数据
- 在mysql执行删除表
drop table scene
此时在clickhouse处会同步删除对应表，如果查询会报错
DB::Exception: Table scene_mms.scene doesn't exist..
- 同理 ，如果在mysql客户端新增一张表，在clickhouse处也可实时生成对应的数据表
- 修改表名
mysql> alter table scene rename test
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)
mysql> show tables
+----------------+
| Tables_in_test |
+----------------+
| test |
+----------------+
1 row in set (0.00 sec)
修改表名称不会同步至clickhouse，且查询会报错
VM_10_14_centos :) show tables
SHOW TABLES
┌─name──┐
│ scene │
└───────┘
VM_10_14_centos :) select * from scene
Received exception from server (version 20.8.1):
Code: 60. DB::Exception: Received from localhost:9000. DB::Exception: Table test_mms.test doesn't exist..
# 通过报错信息可以看出 虽然查询的是scene表 ，但底层已重写为改名之后的test表，因为test表在clickhouse处没有执行成功，所以会报找不到对应表的错误；
同理， 在mysql处删除test表，clickhouse中的scene表依然存在，可见两边执行语句是根据表名进行对应的
-
修改列名称也是不支持的，如果出现这种情况，删除通道重建就好了
-
支持添加列与删除列，在mysql添加一列，随后再删除
mysql> alter table scene add column title text;
Query OK, 0 rows affected (0.04 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> alter table scene drop column title;
Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
观察clickhouse中前后表结构变化
DESCRIBE TABLE scene
┌─name───────┬─type───────────────┬─default_type─┬─default_expression─┬─comment─┬─codec_expression─┬─ttl_expression─┐
│ id │ Int32 │ │ │ │ │ │
│ code │ Int32 │ │ │ │ │ │
│ name │ Nullable(String) │ │ │ │ │ │
│ updatetime │ Nullable(DateTime) │ │ │ │ │ │
│ title │ Nullable(String) │ │ │ │ │ │
│ _sign │ Int8 │ MATERIALIZED │ 1 │ │ │ │
│ _version │ UInt64 │ MATERIALIZED │ 1 │ │ │ │
└────────────┴────────────────────┴──────────────┴────────────────────┴─────────┴──────────────────┴────────────────┘
7 rows in set. Elapsed: 0.001 sec.
VM_10_14_centos :) desc scene
DESCRIBE TABLE scene
┌─name───────┬─type───────────────┬─default_type─┬─default_expression─┬─comment─┬─codec_expression─┬─ttl_expression─┐
│ id │ Int32 │ │ │ │ │ │
│ code │ Int32 │ │ │ │ │ │
│ name │ Nullable(String) │ │ │ │ │ │
│ updatetime │ Nullable(DateTime) │ │ │ │ │ │
│ _sign │ Int8 │ MATERIALIZED │ 1 │ │ │ │
│ _version │ UInt64 │ MATERIALIZED │ 1 │ │ │ │
└────────────┴────────────────────┴──────────────┴────────────────────┴─────────┴──────────────────┴────────────────┘
总结
- 通过上面的测试我们发现clickhouse的删除动作也是实时同步的，原因在于我们创建的MaterializeMySQL engine会默认为每一张表生成ReplacingMergeTree engine，当clickhouse遇到删除的binlog操作时，会将这条数据的_sign字段设为-1；
目前ReplacingMergeTree还只是标记性删除，并非物理上的实际删除，索引随着删除日志的增多，查询过滤会有一定的负担。
- MaterializeMySQL DataBase中的ReplacingMergeTree Engine表查询不再需要额外添加final修饰符了：
select * from scene
##等同于
select * from scene final
- 需要注意的是20.8版本目前还不是稳定版，如果mysql中没有设置主键字段时，会在创建MaterializeMySQL数据库时报错:
DB::Exception: The db.scene cannot be materialized, because there is no primary keys.
主键字段和索引字段不允许为NULL
Rewritten MySQL DDL Query ... wasn't finished successfully: Code: 44, e.displayText() = DB::Exception: Sorting key cannot contain nullable columns
不过该ISSUES目前已被重视，20.7版本在create table 时解决了这个问题，可以通过设置allow_nullable_key=1来解决，但因为MaterializeMySQL是自动创建的数据表，所以该问题还是存在的，相信不久的版本在创建MaterializeMySQL DataBase时 也会解决这个问题
CREATE TABLE nullable_key
(k Nullable(int), v int) ENGINE MergeTree ORDER BY k SETTINGS allow_nullable_key = 1;
- clickhouse单线程写入能力可以达到每秒几十万，在一般业务体系下增量更新的模式是完全没有问题的。
最后
以上就是彪壮面包为你收集整理的clickhouse高级功能之MaterializeMySQL详解的全部内容，希望文章能够帮你解决clickhouse高级功能之MaterializeMySQL详解所遇到的程序开发问题。
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