Oracle 到 Clickhouse 数据迁移同步

简述

本文主要介绍 CloudCanal 如何将 Oracle 中的数据同步到 ClickHouse，默认使用 ReplacingMergeTree 作为 ClickHouse 表引擎，链路特点包括：

支持 ReplaceMergeTree _sign 、_version 字段
支持 DDL 同步

技术点

优化 ReplacingMergeTree

在 CloudCanal 的早期实现中，数据同步到 ClickHouse 的 ReplacingMergeTree 表时，采用了以下策略：

将 Oracle 数据库中的 Insert 和 Update 操作统一转换为 Insert 操作。
对于 Delete 操作，则通过 ALTER TABLE DELETE 语句单独处理。

虽然这种方式有效，但在遇到大量 Delete 操作时，容易导致同步性能下降，影响数据的实时性。

CloudCanal 在最新版本中对同步逻辑进行了优化，支持 ReplacingMergeTree 表引擎中的 _sign 和 _version 字段。

其中，所有 Insert 、Update 和 Delete 操作都会被转换为带有版本信息的 Insert 操作。

结构迁移

在执行 Oracle 数据向 ClickHouse 的结构迁移时，CloudCanal 默认选择 ReplacingMergeTree 作为表引擎，并自动为表添加 _sign 和 _version 字段：

sql 复制代码

CREATE TABLE `console`.`worker_stats`
(
  `id` Int64,
  `gmt_create` DateTime,
  `worker_id` Int64,
  `cpu_stat` String,
  `mem_stat` String,
  `disk_stat` String,
  `_sign` UInt8 DEFAULT 0,
  `_version` UInt64 DEFAULT 0,
   INDEX `_version_minmax_idx` (`_version`) TYPE minmax GRANULARITY 1
) ENGINE = ReplacingMergeTree(`_version`, `_sign`) ORDER BY `id`

数据导入

操作转换

在数据导入过程中，CloudCanal 采用如下的转换策略：

源端的 Insert 操作：

sql 复制代码

# 插入新数据，_sign 设置为 0
INSERT INTO <schema>.<table> (columns, _sign, _version) VALUES (..., 0, <new_version>);

源端的 Update 操作（会转换为两条 Insert ）：

sql 复制代码

# 逻辑删除旧数据，_sign 设置为 1
INSERT INTO <schema>.<table> (columns, _sign, _version) VALUES (..., 1, <new_version>);

# 插入新数据，_sign 设置为 0
INSERT INTO <schema>.<table> (columns, _sign, _version) VALUES (..., 0, <new_version>);

源端的 Delete 操作：

sql 复制代码

# 逻辑删除旧数据，_sign 设置为 1
INSERT INTO <schema>.<table> (columns, _sign, _version) VALUES (..., 1, <new_version>);

数据版本

在写入数据时，CloudCanal 会维护每个表的版本信息：

版本初始化：在进行第一次写入时，CloudCanal 会通过以下 SQL 语句获取当前表的最新版本号。
sql 复制代码
```
SELECT MAX(`_version`) FROM `console`.`worker_stats`;
```
版本递增：每次写入新数据时，CloudCanal 都会基于上次获取的最大版本号递增，确保每次写入操作都有一个独立且递增的版本号。

查询时，通过添加 final 关键字来过滤未删除的行，从而确保查询结果的数据准确性。

sql 复制代码

SELECT `id`, `gmt_create`, `worker_id`, `cpu_stat`, `mem_stat`, `disk_stat`
FROM `console`.`worker_stats` final;

操作示例

步骤 1: 安装 CloudCanal

请参考全新安装(Docker Linux/MacOS)，下载安装 CloudCanal 私有部署版本。

步骤 2: 添加数据源

步骤 3: 创建任务

点击 同步任务 > 创建任务。
选择源和目标数据源，并分别点击 测试连接。
目标端侧点开 高级选项，确保表引擎为 ReplacingMergeTree (或 ReplicatedReplacingMergeTree)。
选择 数据同步 并勾选 全量初始化。建议规格至少选择 1 GB。过小的规格可能导致任务运行时内存溢出（OOM）。
选择需要同步的表、列。
点击 确认创建，完成任务创建。

任务创建过程将会进行一系列操作，点击 同步设置 > 异步任务 ，找到任务的创建记录并点击详情即可查看。

Oracle 源端的任务创建会有以下几个步骤：
- 结构迁移
- 初始化 Oracle 表级补全日志
- 初始化 Oracle logminer 位点
- 分配任务执行机器
- 创建任务状态机
- 完成任务创建
等待任务步骤自动流转。

当任务创建完成，CloudCanal 会自动进行任务流转，其中的步骤包括：
- 结构迁移: 将源端的表结构迁移到对端，如果同名表在对端已存在，则忽略。
- 全量数据迁移: 已存在的存量数据将会完整迁移到对端，支持断点续传。
- 增量数据同步: 增量数据将会持续地同步到对端数据库，并且保持实时（秒级别延迟）。

步骤 4: 验证数据

停止源端写入负载，并等待 ClickHouse 合并。

因 ClickHouse 自动合并时机不定，可能会导致数据校验显示不准。

可执行 optimize table xxx final 进行手动合并（有一定概率无法成功）。

另外也可执行 create view xxx_v as select * from xxx final 命令，创建视图，对视图进行查询，以确保数据完全合并。
创建一个校验任务，任务完成后显示，源对端数据完全一致。

总结

本文简要介绍了 CloudCanal 实现 Oracle 到 ClickHouse 数据迁移同步的能力，帮助业务快速构建实时数据分析环境。