5分钟搞定 MySQL 到 ClickHouse 宽表构建和同步-CloudCanal实战

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:

• CloudCanal 社区版部署,参见 社区版安装文档

• 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

• 代码工程 cloudcanal-data-process ，并找到代码类 MySqlToChOnlyFact_one_fact_two_dim.java
• 修改必要信息
  [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-vEHaiv25-1678877474298)(https://www.askcug.com/assets/uploads/files/1639650009522-%E6%88%AA%E5%B1%8F2021-12-16-%E4%B8%8B%E5%8D%886.20.00-resized.png)]
  [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-LOU0OXt2-1678877474299)(https://www.askcug.com/assets/uploads/files/1639109992382-%E4%BB%A3%E7%A0%811-resized.png)]
  [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-i0uhLqz0-1678877474299)(https://www.askcug.com/assets/uploads/files/1639110137476-%E4%BB%A3%E7%A0%812-resized.png)]

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
  [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-5UI8bNKe-1678877474300)(https://www.askcug.com/assets/uploads/files/1639110652185-%E6%88%AA%E5%B1%8F2021-12-10-%E4%B8%8B%E5%8D%8812.30.39-resized.png)]

添加数据源

• 登录 CloudCanal 平台
• 数据源管理->新增数据源
• 将MySQL 和 ClickHouse 分别添加
  [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-g5UsvojX-1678877474300)(https://www.askcug.com/assets/uploads/files/1639650812357-%E6%88%AA%E5%B1%8F2021-12-16-%E4%B8%8B%E5%8D%886.33.14-resized.png)]

任务创建

• 任务管理->任务创建
• 选择 源 和 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
  [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-kNRrAI2v-1678877474300)(https://www.askcug.com/assets/uploads/files/1639653020097-%E6%88%AA%E5%B1%8F2021-12-16-%E4%B8%8B%E5%8D%887.07.18-resized.png)]
• 选择列,默认全选，%(#ea1f1f)[选择上传代码包(路径如上所示)]
  [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-NnissU67-1678877474300)(https://www.askcug.com/assets/uploads/files/1639653031860-%E6%88%AA%E5%B1%8F2021-12-16-%E4%B8%8B%E5%8D%887.07.45-resized.png)]
• 确认创建,并自动运行
  [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-QvKjXFpP-1678877474300)(https://www.askcug.com/assets/uploads/files/1639653168151-%E6%88%AA%E5%B1%8F2021-12-16-%E4%B8%8B%E5%8D%887.12.16-resized.png)]

校验数据

• 变更事实表数据
  [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-JYvDBauS-1678877474300)(https://www.askcug.com/assets/uploads/files/1639653040352-%E6%88%AA%E5%B1%8F2021-12-16-%E4%B8%8B%E5%8D%887.08.18.png)]
  [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-sT5fdmXM-1678877474300)(https://www.askcug.com/assets/uploads/files/1639653048560-%E6%88%AA%E5%B1%8F2021-12-16-%E4%B8%8B%E5%8D%887.08.50-resized.png)]
• 变更维表数据
  [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-2JiGQn91-1678877474301)(https://www.askcug.com/assets/uploads/files/1639653070003-%E6%88%AA%E5%B1%8F2021-12-16-%E4%B8%8B%E5%8D%887.09.17.png)]
  [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-oolEu7LB-1678877474301)(https://www.askcug.com/assets/uploads/files/1639653076870-%E6%88%AA%E5%B1%8F2021-12-16-%E4%B8%8B%E5%8D%887.09.42-resized.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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