MySQL大表实时同步到ClickHouse的方案

场景：MySQL 的某些表数据比如日志、订单等会越来越大，会达到千万甚至上亿级别的规模，这个时候打开表都会很慢，更别说查询了。针对这种情况，可以把MySQL 大表的数据实时同步到ClickHouse。

为了实现 MySQL 实时同步到 ClickHouse ，并且做到完整的 INSERT、UPDATE、DELETE 同步，以下是几种可行的方案和思路：

1. 借助同步工具

目前有多种开源或商用工具可以实现 MySQL 到 ClickHouse 的实时同步，其中一些支持完整的增删改同步，常见的方案如下：

a. Debezium + Kafka + ClickHouse

1. Debezium 是一个 CDC（Change Data Capture）工具，可以捕获 MySQL 的数据变更。
2. 数据通过 Kafka 作为消息队列进行传递。
3. 在 ClickHouse 中通过 Materialized Views 或者自建消费者实时写入。

优点：

• 支持完整的增删改操作。
• 适合大规模高并发场景，具有较高的可靠性和扩展性。

缺点：

• 部署和配置较复杂，需要维护 Kafka 集群。

b. Maxwell + ClickHouse

1. Maxwell 是另一个轻量级的 CDC 工具，支持将 MySQL 的变更记录（增删改）输出为 JSON 格式。
2. 将 Maxwell 数据直接写入 ClickHouse 或通过中间消息队列转发。

优点：

• 配置简单，容易上手。
• 性能较高，适合中小规模业务。

缺点：

• 不支持分布式事务，可能存在极少量的延迟或数据不一致。

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2. 基于 Binlog 的自定义同步

1. 解析 MySQL Binlog：

   • 使用 MySQL 的 Binlog 作为数据变更的唯一数据来源。
   • 开源的 Binlog 解析工具如 Canal、Maxwell、Debezium 均可使用。

2. 开发自定义同步逻辑：

   • 将 Binlog 事件解析后，根据 INSERT、UPDATE 和 DELETE 的类型构造对应的 ClickHouse SQL 语句：
     • INSERT：直接插入。
     • UPDATE：在 ClickHouse 中将旧数据标记为无效（通过状态字段或版本字段），再插入新数据。
     • DELETE：标记删除（软删除），或者在 ClickHouse 中真正删除。

优点：

• 灵活性高，可以完全定制同步逻辑。
• 无需依赖外部工具。

缺点：

• 开发和维护成本较高。

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3. ClickHouse 自带工具：MaterializeMySQL

ClickHouse 本身提供了一种工具 MaterializeMySQL，可以直接将 MySQL 的表映射到 ClickHouse 中，并实现实时同步。

步骤：

1. 在 ClickHouse 中创建 MaterializedMySQL 表：

   CREATE DATABASE my_db ENGINE = MaterializeMySQL('host:port', 'database', 'user', 'password');

2. 所有 MySQL 的 INSERT、UPDATE 和 DELETE 都会实时同步到 ClickHouse 中。

优点：

• 无需额外工具，集成性强。
• 配置简单，性能较好。

缺点：

• 仅支持单表同步。
• 不支持复杂的逻辑处理和定制。

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4. 改造 CloudCanal 的配置

CloudCanal 默认会生成 _sign 和 _version 字段以便管理数据同步，但这可能并不符合你的需求。可以尝试：

1. 检查是否有配置项可以关闭这些字段。
2. 如果无法关闭，可以使用 SQL 逻辑过滤掉这些字段。

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推荐方案

• 如果场景简单 ：优先考虑 MaterializeMySQL，配置方便，适合直接同步。
• 如果需要灵活定制 ：使用 Debezium + Kafka 或 Maxwell。
• 如果希望无外部依赖：直接解析 MySQL Binlog，手写同步逻辑。