数据迁移需要从mysql导入clickhouse, 总结方案如下，包括clickhouse自身支持的三种方式，第三方工具两种。
create table engin mysql
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(
name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1] [TTL expr1],
name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2] [TTL expr2],
...
INDEX index_name1 expr1 TYPE type1(...) GRANULARITY value1,
INDEX index_name2 expr2 TYPE type2(...) GRANULARITY value2
) ENGINE = MySQL('host:port', 'database', 'table', 'user', 'password'[, replace_query, 'on_duplicate_clause']);
官方文档: https://clickhouse.yandex/docs/en/operations/table_engines/mysql/
注意，实际数据存储在远端mysql数据库中，可以理解成外表。
可以通过在mysql增删数据进行验证。
insert into select from
-- 先建表
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(
name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
...
) ENGINE = engine
-- 导入数据
INSERT INTO [db.]table [(c1, c2, c3)] select 列或者* from mysql('host:port', 'db', 'table_name', 'user', 'password')
可以自定义列类型，列数，使用clickhouse函数对数据进行处理，比如
select toDate(xx) from mysql("host:port","db","table_name","user_name","password")
create table as select from
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name
ENGINE =Log
AS
SELECT *
FROM mysql('host:port', 'db', 'article_clientuser_sum', 'user', 'password')
网友文章: http://jackpgao.github.io/2018/02/04/ClickHouse-Use-MySQL-Data/
不支持自定义列，参考资料里的博主写的 ENGIN=MergeTree 测试失败。
可以理解成 create table 和 insert into select 的组合
Altinity/clickhouse-mysql-data-reader
Altinity公司开源的一个python工具，用来从mysql迁移数据到clickhouse(支持binlog增量更新和全量导入)，但是官方readme和代码脱节，根据quick start跑不通。
## 创建表 clickhouse-mysql \ --src-host=127.0.0.1 \ --src-user=reader \ --src-password=Qwerty1# \ --table-templates-with-create-database \ --src-table=airline.ontime > create_clickhouse_table_template.sql ## 修改脚本 vim create_clickhouse_table_template.sql ## 导入建表 clickhouse-client -mn < create_clickhouse_table_template.sql ## 数据导入 clickhouse-mysql \ --src-host=127.0.0.1 \ --src-user=reader \ --src-password=Qwerty1# \ --table-migrate \ --dst-host=127.0.0.1 \ --dst-table=logunified \ --csvpool
注意，上述三种都是从mysql导入clickhouse，如果数据量大，对于mysql压力还是挺大的。下面介绍两种离线方式(streamsets支持实时，也支持离线)
csv
## 忽略建表 clickhouse-client \ -h host \ --query="INSERT INTO [db].table FORMAT CSV" < test.csv
但是如果源数据质量不高，往往会有问题，比如包含特殊字符(分隔符，转义符)，或者换行。被坑的很惨。
自定义分隔符, --format_csv_delimiter="|" 遇到错误跳过而不中止， --input_format_allow_errors_num=10 最多允许10行错误, --input_format_allow_errors_ratio=0.1 允许10%的错误 csv 跳过空值(null) ，报 Code: 27. DB::Exception: Cannot parse input: expected , before: xxxx: (at row 69) ERROR: garbage after Nullable(Date): "8,002<LINE FEED>0205" sed ' :a;s/,,/,\\N,/g;ta' |clickhouse-client -h host --query "INSERT INTO [db].table FORMAT CSV" 将 ,, 替换成 ,\N, python clean_csv.py --src=src.csv --dest=dest.csv --chunksize=50000 --cols --encoding=utf-8 --delimiter=,
clean_csv.py参考我另外一篇032-csv文件容错处理
streamsets
streamsets支持从mysql或者读csv全量导入，也支持订阅binlog增量插入，参考我另外一篇 025-大数据ETL工具之StreamSets安装及订阅mysql binlog 。
本文只展示从mysql全量导入clickhouse
本文假设你已经搭建起streamsets服务
启用并重启服务
上传mysql和clickhouse的jdbc jar和依赖包
便捷方式，创建pom.xml，使用maven统一下载
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/maven-v4_0_0.xsd"> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <groupId>com.anjia</groupId> <artifactId>demo</artifactId> <packaging>jar</packaging> <version>1.0-SNAPSHOT</version> <name>demo</name> <url>http://maven.apache.org</url> <dependencies> <dependency> <groupId>ru.yandex.clickhouse</groupId> <artifactId>clickhouse-jdbc</artifactId> <version>0.1.54</version> </dependency> <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <version>5.1.47</version> </dependency> </dependencies> </project>
如果本地装有maven，执行如下命令
mvn dependency:copy-dependencies -DoutputDirectory=lib -DincludeScope=compile
所有需要的jar会下载并复制到lib目录下
然后拷贝到 streamsets /opt/streamsets-datacollector-3.9.1/streamsets-libs-extras/streamsets-datacollector-jdbc-lib/lib/ 目录下
重启streamsets服务
以上所述是小编给大家介绍的mysql迁移到clickhouse的5种方法,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对脚本之家网站的支持！
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