浅析mysql迁移到clickhouse的5种方法

2023年 4月 29日数据运维三掌柜

数据迁移需要从mysql导入clickhouse, 总结方案如下，包括clickhouse自身支持的三种方式，第三方工具两种。 create table engin mysqlCREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]( name1 [type1]

数据迁移需要从mysql导入clickhouse, 总结方案如下，包括clickhouse自身支持的三种方式，第三方工具两种。

create table engin mysql
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(
name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1] [TTL expr1],
name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2] [TTL expr2],
…
INDEX index_name1 expr1 TYPE type1(…) GRANULARITY value1,
INDEX index_name2 expr2 TYPE type2(…) GRANULARITY value2
) ENGINE = MySQL(‘host:port’, ‘database’, ‘table’, ‘user’, ‘password'[, replace_query, ‘on_duplicate_clause’]);

官方文档: https://clickhouse.yandex/docs/en/operations/table_engines/mysql/

注意，实际数据存储在远端mysql数据库中，可以理解成外表。

可以通过在mysql增删数据进行验证。

insert into select from
— 先建表
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(
name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
…
) ENGINE = engine
— 导入数据
INSERT INTO [db.]table [(c1, c2, c3)] select 列或者* from mysql(‘host:port’, ‘db’, ‘table_name’, ‘user’, ‘password’)

可以自定义列类型，列数，使用clickhouse函数对数据进行处理，比如

select toDate(xx) from mysql(“host:port”,”db”,”table_name”,”user_name”,”password”)
create table as select from
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name
ENGINE =Log
AS
SELECT *
FROM mysql(‘host:port’, ‘db’, ‘article_clientuser_sum’, ‘user’, ‘password’)

网友文章: http://jackpgao.github.io/2018/02/04/ClickHouse-Use-MySQL-Data/

不支持自定义列，参考资料里的博主写的 ENGIN=MergeTree 测试失败。

可以理解成 create table 和 insert into select 的组合

Altinity/clickhouse-mysql-data-reader

Altinity公司开源的一个python工具，用来从mysql迁移数据到clickhouse(支持binlog增量更新和全量导入)，但是官方readme和代码脱节，根据quick start跑不通。

## 创建表
clickhouse-mysql
–src-host=127.0.0.1
–src-user=reader
–src-password=Qwerty1#
–table-templates-with-create-database
–src-table=airline.ontime > create_clickhouse_table_template.sql
## 修改脚本
vim create_clickhouse_table_template.sql
## 导入建表
clickhouse-client -mn < create_clickhouse_table_template.sql
## 数据导入
clickhouse-mysql
–src-host=127.0.0.1
–src-user=reader
–src-password=Qwerty1#
–table-migrate
–dst-host=127.0.0.1
–dst-table=logunified
–csvpool

官方文档: https://github.com/Altinity/clickhouse-mysql-data-reader#mysql-migration-case-1—migrate-existing-data

注意，上述三种都是从mysql导入clickhouse，如果数据量大，对于mysql压力还是挺大的。下面介绍两种离线方式(streamsets支持实时，也支持离线)

csv

## 忽略建表
clickhouse-client
-h host
–query=”INSERT INTO [db].table FORMAT CSV” < test.csv

但是如果源数据质量不高，往往会有问题，比如包含特殊字符(分隔符，转义符)，或者换行。被坑的很惨。

自定义分隔符, –format_csv_delimiter=”|”
遇到错误跳过而不中止， –input_format_allow_errors_num=10 最多允许10行错误, –input_format_allow_errors_ratio=0.1 允许10%的错误
csv 跳过空值(null) ，报 Code: 27. DB::Exception: Cannot parse input: expected , before: xxxx: (at row 69) ERROR: garbage after Nullable(Date): “8,002<LINE FEED>0205” sed ‘ :a;s/,,/,\N,/g;ta’ |clickhouse-client -h host –query “INSERT INTO [db].table FORMAT CSV” 将 ,, 替换成 ,N,
python clean_csv.py –src=src.csv –dest=dest.csv –chunksize=50000 –cols –encoding=utf-8 –delimiter=,

clean_csv.py参考我另外一篇032-csv文件容错处理

streamsets

streamsets支持从mysql或者读csv全量导入，也支持订阅binlog增量插入，参考我另外一篇 025-大数据ETL工具之StreamSets安装及订阅mysql binlog 。

本文只展示从mysql全量导入clickhouse

本文假设你已经搭建起streamsets服务

启用并重启服务

上传mysql和clickhouse的jdbc jar和依赖包

便捷方式，创建pom.xml，使用maven统一下载

<project xmlns=”http://maven.apache.org/POM/4.0.0″ xmlns:xsi=”http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance”
xsi:schemaLocation=”http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/maven-v4_0_0.xsd”>
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<groupId>com.anjia</groupId>
<artifactId>demo</artifactId>
<packaging>jar</packaging>
<version>1.0-SNAPSHOT</version>
<name>demo</name>
<url>http://maven.apache.org</url>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>ru.yandex.clickhouse</groupId>
<artifactId>clickhouse-jdbc</artifactId>
<version>0.1.54</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>5.1.47</version>
</dependency>
</dependencies>
</project>