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MySQL 到 ClickHouse 宽表构建

简述

上一篇文章介绍了使用 CloudCanal 进行 MySQL 到 ElasticSearch 的宽表构建, 有蛮多朋友关注和尝试使用,我们也在不断迭代升级这个能力。

作为产品的通用功能,今天我们介绍下 MySQL -> ClickHouse 的宽表构建案例。

技术点

ClickHouse 表关联之觞

ClickHouse 作为标准的列存数据库,其特点相当鲜明,对于多维度数据聚合、筛选特别高效,对于列存面向计算的特点,用得相当不错,包括但不限于以下特点

  • io 效率高
  • 列压缩
  • 少数列数据存取io放大效应较小
  • 极致计算优化
    • 向量化
    • 利用 SSE 等 SIMD 指令集加速
    • 未来可选 AVX 512 等指令集优化
    • 未来对于计算卸载到 FPGA、GPU 较便利

但是 ClickHouse 对于数据关联(join), 相比于其 多维聚合筛选 能力要弱一些。对于这个问题,我们觉得有必要通过 CloudCanal 的宽表能力,让其适用性得到进一步提升。大宽表 + 突出的数据 多维聚合筛选 能力,几乎等于交互式分析的杀手锏。

操作示例

前置条件:

  • 登陆 CloudCanal SaaS版,使用参见快速上手文档

  • 准备好 MySQL 数据库(本例使用 5.7 版本)和 ClickHouse 数据库(本例使用 21.8.X 版本)

  • MySQL 上创建 1 张事实表(my_order)和 2 张维表 (user 、product)

     CREATE TABLE `my_order` (
    `id` bigint(19) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    `gmt_create` datetime NOT NULL,
    `gmt_modified` datetime NOT NULL,
    `product_id` bigint(20) NOT NULL,
    `user_id` bigint(20) NOT NULL,
    PRIMARY KEY (`id`)
    ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1460 DEFAULT CHARSET=utf8;

    CREATE TABLE `product` (
    `id` bigint(19) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    `gmt_create` datetime NOT NULL,
    `gmt_modified` datetime NOT NULL,
    `name` varchar(255) NOT NULL,
    `price` decimal(20,2) NOT NULL,
    PRIMARY KEY (`id`)
    ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2719 DEFAULT CHARSET=utf8;

    CREATE TABLE `user` (
    `id` bigint(19) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    `gmt_create` datetime NOT NULL,
    `gmt_modified` datetime NOT NULL,
    `name` varchar(255) NOT NULL,
    `level` varchar(255) NOT NULL,
    PRIMARY KEY (`id`)
    ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2224 DEFAULT CHARSET=utf8
  • ClickHouse 上创建 1 张宽表 my_order , 并额外包含两张维表相关数据

    • user_id (关联user.id), user_name(对应user.name)
    • product_id(关联product.id) ,product_name(对应product.name),product_price (对应product.price)
      CREATE TABLE trade.my_order
      (
      `id` Int64,
      `gmt_create` DateTime,
      `gmt_modified` DateTime,
      `product_id` Int64,
      `user_id` Int64,
      `user_name` Nullable(String),
      `product_name` Nullable(String),
      `product_price` Nullable(Decimal(20, 2))
      )
      ENGINE = ReplacingMergeTree
      ORDER BY id
      SETTINGS index_granularity = 8192

开发宽表代码

打包

  • 进入工程目录,使用命令进行打包
    % pwd
    /Users/zylicfc/source/product/cloudcanal/cloudcanal-data-process
    % mvn -Dtest -DfailIfNoTests=false -Dmaven.javadoc.skip=true -Dmaven.compile.fork=true clean package

自定义代码包

  • 打包命令后,代码包位于工程目录下的 wide-table/target 目录 截屏2021-12-10 下午12.30.39.png

添加数据源

  • 登录 CloudCanal 平台
  • 数据源管理->新增数据源
  • MySQLClickHouse 分别添加 截屏2021-12-16 下午6.33.14.png

任务创建

  • 任务管理->任务创建
  • 选择 目标 数据源
  • 选择 数据同步,并勾选 全量数据初始化, 其他选项默认
  • 选择需要迁移同步的表, 此处只要选择事实表即可,维表会通过自定义代码反查补充 截屏2021-12-16 下午7.07.18.png
  • 选择列,默认全选, 选择上传代码包(路径如上所示)截屏2021-12-16 下午7.07.45.png
  • 确认创建,并自动运行 截屏2021-12-16 下午7.12.16.png

校验数据

  • 变更事实表数据 截屏2021-12-16 下午7.08.18.png截屏2021-12-16 下午7.08.50.png
  • 变更维表数据 截屏2021-12-16 下午7.09.17.png截屏2021-12-16 下午7.09.42.png

数据变化规律

  • 事实表插入,更新都会反查维表最新数据并写入对端
  • 维表更新,需要触发事实表更新才能带上最新的维表变更数据写入对端
  • 维表数据删除,如果触发事实表更新,默认将会把对应的维表数据(已删除)置为null

常见问题

维表变化后怎么办?

维表变化不会直接触发事实表更新。需要源端触发事实表更新(比如变更一个时间字段),带上最新的维表数据进行对端数据刷新。

另外对于维表数据的删除,如果触发事实表更新从而刷新对端数据,则默认置为null。

不会开发 java 代码怎么办?

如果能打包不会 java 开发,在 cloudcanal-data-process 寻找相应模版,修改配置即可。

如果不能打包也不会开发,找 CloudCanal 同学协助。

如果遇到出错或者问题怎么办?

如果会 java 开发,建议打开任务的 printCustomCodeDebugLog 观察输出的数据是否符合预期,如果不符合预期,可以打开任务的 debugMode 参数,对数据转换逻辑进行调试。

如果不会 java 开发, 找 CloudCanal 同学协助。

还支持其他数据源么?

这个是 CloudCanal 通用能力,只要源和目标之间实现了全量迁移和增量同步,即支持。

总结

本文简单介绍了如何使用 CloudCanal 进行 MySQL -> ClickHouse 的宽表构建,以最常见的单事实表多维表方式举例。各位读者朋友,如果你觉得还不错,请点赞、评论加转发吧。

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