3. Sync Clickhouse with MySQL_MongoDB

• 语言: 英语
• 格式: .pdf
• 来源: github.com/ClickHouse-China

摘要

文档介绍了Xiaoxin Tech.大数据团队使用ClickHouse进行日常数据同步任务时所面临的挑战和解决方案。主要内容包括：通过PTS（Provider Transform Sinker）框架实现高效的数据同步功能，解决Zookeeper内存溢出问题，优化INNER JOIN操作的性能，以及支持多数据源快速同步到ClickHouse的能力。PTS的配置支持MySQL、MongoDB等多种数据源，并提供字段映射和查询键的定义，能够通过单一配置文件实现新表的同步任务。

AI总结

以下是对文档内容的简要总结：

### 文档总结：Sync ClickHouse with MySQL/MongoDB

#### 主要内容：
1. **数据同步方法**：
- 通过PTS（Provider Transform Sinker）架构同步数据，支持从MySQL、MongoDB等多种数据源同步到ClickHouse。
- **Provider**：监听数据源（如Binlog、Kafka），支持分表合并。
- **配置示例**：
- 类型：MySQL或MongoDB。
- 监听方式：Binlog或Kafka。
- 数据源连接信息：包含用户、密码、地址、数据库和表名。
- 字段映射：支持字段/rss primary key映射。

2. **解决方案**：
- 使用PTS，仅需一个配置文件即可完成对ClickHouse新表的初始化同步和持续同步。
- 支持快速同步多种数据源。
- 针对变更操作卡住问题，建议使用`KILL MUTATION`。
- 针对SQL长度导致的Zookeeper内存溢出问题，建议将ID存入内存引擎的临时表。

3. **时间旅行示例**：
- 通过记录操作类型（插入、更新、删除）和时间戳，实现数据历史版本管理。
- 示例中展示了`id`、`name`字段的变更情况及对应的时间戳。

4. **问题与挑战**：
- 直接重放Binlog/oplog CRUD操作会导致ClickHouse表频繁更新或删除，性能较差。
- ClickHouse的MySQL Engine不适合大表和MongoDB数据源。
- 使用`GROUP BY`和`HAVING`对多列主键的查询性能不佳。

5. **公司信息**：
- 公司：Xiaoxin Tech.
- 行业：教育。
- 团队：Big Data。
- 负责人：[e-mail]。

#### 核心观点：
文档主要介绍了如何通过PTS架构将MySQL/MongoDB数据同步到ClickHouse，包括配置方法、解决方案及面临的挑战。重点在于PTS的高效同步能力和对多种数据源的支持，但也指出了ClickHouse在处理频繁变更和大表时的性能限制。