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  • ClickHouse MySQL引擎

    千次阅读 2020-11-05 11:23:59
    ClickHouse关于mysql有库引擎跟表引擎. 1 mysql库引擎 直接映射mysql的数据库 CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] db_name [ON CLUSTER cluster] ENGINE = MySQL('host:port', ['database' | database], 'user', '...

    ClickHouse关于mysql有库引擎跟表引擎.

    1 MySQL库引擎

    直接映射mysql的数据库

    CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] db_name [ON CLUSTER cluster]
    ENGINE = MySQL('host:port', ['database' | database], 'user', 'password')
    

    随便找了一个测试的库
    在这里插入图片描述
    创建MySQL引擎数据库

     create database mysqlDB engine = MySQL('node03:3306','test','root','123456');
     
     show tables from mysqlDB;
    ┌─name───────────┐
    │ sqooptest      │
    │ sqooptest_copy │
    │ test           │
    └────────────────┘
    
    select * from test;
    ┌─id─┬─name─────┐
    │  1 │ zhangsan │
    │  2 │ wangwu   │
    │  3 │ lisi     │
    └────┴──────────┘
    
    insert into test values(4,'zhaoliu');
    
    node01.hadoop.com :) select * from test;
    
    ┌─id─┬─name─────┐
    │  1 │ zhangsan │
    │  2 │ wangwu   │
    │  3 │ lisi     │
    │  4 │ zhaoliu  │
    └────┴──────────┘
    
    

    插入后mysql表:
    在这里插入图片描述
    MySQL库引擎中,所有的表都是MySQL表引擎,通过库引擎的方式创建的表无法进行更新/删除操作,也无法进行表的DDL操作.
    表允许删除(drop)与卸载(detach),但是不会删除mysql中的表,并且删除或者卸载之后,允许通过装载(attach)再将表装载回来.

    2 MySQL表引擎:

    上方中的MySQL库引擎中自动创建的表都是MySQL表引擎的表.

    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],
        ...
    ) ENGINE = MySQL('host:port', 'database', 'table', 'user', 'password'[, replace_query, 'on_duplicate_clause']);
    

    host:port:Mysql地址和端口
    database:数据库
    table:表名
    user/password:账号密码
    replace_query:默认0 设置为1所有insert into' 语句变更为replace into` 语句
    on_duplicate_clause:默认关闭,对应于on duplicate key 后面的语句,设置值的话replace_query必须设置为0

    基于上方的test表,继续测试:
    删除1创建的MySQL库引擎:

    drop database mysqlDB;
    

    创建ClickHouse中的test表:

    create table default.test (id Int16,name String)
    engine =MySQL('node03:3306','test','test','root','123456');
    
    select * from default.test;
    ┌─id─┬─name─────┐
    │  1 │ zhangsan │
    │  2 │ wangwu   │
    │  3 │ lisi     │
    │  4 │ zhaoliu  │
    └────┴──────────┘
    
    

    同样也支持插入语句,下面测试replace_query
    mysql中的test表 id是主键:

    drop table default.test;
    create table default.test (id Int16,name String)
    engine =MySQL('node03:3306','test','test','root','123456',1);
    
    insert into default.test values(4,'xiaoshiyi');
    select * from default.test;
    ┌─id─┬─name──────┐
    │  1 │ zhangsan  │
    │  2 │ wangwu    │
    │  3 │ lisi      │
    │  4 │ xiaoshiyi │
    └────┴───────────┘
    

    以上,字段已经根据replace语句更新
    on_duplicate_clause:就是on duplicate key 后面的语句

    drop table default.test;
    create table default.test (id Int16,name String)
    engine =MySQL('node03:3306','test','test','root','123456',0,
    'update name = values(name)');
    
     select * from default.test;
    ┌─id─┬─name─────┐
    │  1 │ zhangsan │
    │  2 │ wangwu   │
    │  3 │ lisi     │
    │  4 │ zhaoliu  │
    └────┴──────────┘
    insert into default.test values(4,'') ;
    ┌─id─┬─name─────┐
    │  1 │ zhangsan │
    │  2 │ wangwu   │
    │  3 │ lisi     │
    │  4 │          │
    └────┴──────────┘
    

    创建MySQL表引擎时,指定的字段可以是一部分字段中,但必须要与mysql表总的字段名一致,至于字段的类型请参考

    mysql type CH type
    UNSIGNED TINYINT UInt8
    TINYINT Int8
    UNSIGNED SMALLINT UInt16
    SMALLINT Int16
    UNSIGNED INT, UNSIGNED MEDIUMINT UInt32
    INT, MEDIUMINT Int32
    UNSIGNED BIGINT UInt64
    BIGINT Int64
    FLOAT Float32
    DOUBLE Float64
    DATE Date
    DATETIME, TIMESTAMP DateTime
    BINARY FixedString
    varchar,char String

    3 mysql表函数

    用于直接从mysql中查询数据:

    select * from mysql('node03:3306','test','test','root','123456');
    
    ┌─id─┬─name─────┐
    │  1 │ zhangsan │
    │  2 │ wangwu   │
    │  3 │ lisi     │
    │  4 │          │
    └────┴──────────┘
    
    
    
    展开全文
  • 以下为在公司中推广 CLICKHOUSE 产品的PPT 内容————————————————————————————在我司,顾问作为数据分析和业务数据响应的人员,每天都被MYSQL 中关于...

    以下为在公司中推广 CLICKHOUSE 产品的PPT 内容

    ————————————————————————————

    在我司,顾问作为数据分析和业务数据响应的人员,每天都被MYSQL 中关于OLAP的大SQL 和大数据量的JOIN所摧残着,数据算不出来,数据算出来要等到天荒地老,此时顾问的面部的表情是愤怒的。纷纷表示臣妾做不到,这样的数据运算。

    我们整体DB TEAM 做出了以下的努力

    让整体8个DBA 天天死去活来,为满足顾问的需求,天天出生入死,我们的心里话是,我太难了。

    经过DB TEAM 本身的寻找,终于找到了一位,救苦救命的活菩萨  CLICKHOUSE

    那我们就直奔主体,看看CLICKHOUSE 做了什么,让我们将她向神佛一样崇拜。

    以上是我司财务的顾问“大师”,写出的SQL语句,并且这里已经删减了各部分,要不根本无法呈现此SQL 的“伟大”。

    同样的数据量,同样的SQL,我们在CLICKHOUSE 值需要7.5秒,而MYSQL 8.011 则需要1分48秒才能完成这个大SQL的计算。

    更让人惊奇的是这还是在CLICKHOUSE 是单机,并且仅仅用了MYSQL 一半的CPU 和 内存资源下的结果。

    那么到底为什么CLICKHOUSE 这么夸张的快,到底有什么依据没有。

    clickhouse 是俄罗斯战斗民族的高质量的程序代码所出品的,大数据产品。

    他是一种列数数据库

    与行式数据库相比,列式数据库有着得天独厚的数据OLAP的基因

    列式存储的数据库的好处就显而易见了,通过向量模式的来执行数据查询的操作,可以实现一个基本上没有成本的查询引擎的功能,这样有利于CPU 进行数据计算,而不需要进行从磁盘或许数据的等待时间。

    下面是我们的CLICKHOUSE 的产品与其他大数据产品的对比情况

    CLICKHOUSE 不光解决了我们的业务查询分析的问题,还间接让数据库走入了大数据分析的道路。

    那么我们在CLICKHOUSE 中主要使用哪种数据库引擎来完成这个工作,Materialize ,可以进行数据的同步和数据的实施修改,查询。

    注以上技术部分内容为我司DBA 蒋之皓撰写。

    展开全文
  • MYSQL 目前被攻击最多的就是他的OLAP的性能, 在OLTP中MYSQL 本身的性能是OK的,尤其高并发中符合MYSQL数据库的表设计和提取的方式,则数据的获取的速度是非常快的.但...


    MYSQL 目前被攻击最多的就是他的OLAP的性能, 在OLTP中MYSQL 本身的性能是OK的,尤其高并发中符合MYSQL数据库的表设计和提取的方式,则数据的获取的速度是非常快的.  

    但其他数据库在中等数据量几千万,或者亿万级别的情况下,数据的OLAP的性能还是可以的,数据库自己就可以解决OLTP+OLAP(轻量级)的问题. 所以MYSQL本身去单打独斗必败, MYSQL 需要一个好基友,作为整体生态的闭环.

    所以就的引出今天的"猪脚" CLICKHOUSE,简短的了解一下什么是clickhouse

    ClickHouse是一个用于OLAP的数据分析引擎,由俄罗斯搜索巨头Yandex公司开源。

    1、可支持PB级超大容量的数据库管理系统。

    2、基于SQL语句, 使用成本低。 

    3、超亿级数据量分析的秒级响应,计算性能横向扩展。

    4、海量数据即查即用。

    5、提供数据的预聚合能力,进一步提升数据查询的效率。

    6、列式存储, 数据压缩,降低磁盘IO和网络IO,提升计算性能,节约70%物理存储。

    7、支持副本, 实现跨机房的数据容灾。

    众所周知 clickhouse 数据库的存储是列式存储,列式存储的优点

    1. 针对查询,只需读取表的部分列。在列式数据库中可以只读取需要的数据。如,只需读取100列中的5列,列式存储将帮助减少20倍的I/O消耗。

    2. 数据是打包成批量读取的,压缩是容易的,同时数据按列分别存储这也更容易压缩,这进一步降低了I/O的体积。

    3. 由于I/O的降低,更多的数据将被系统缓存。

    那么CLICKHOUSE 还有其他的优势吗?  让他作为MYSQL的整体生态中的OLAP的闭环.

    1 CLICKHOUSE 是支持基于SQL 声明方式查询语言的,知识标准的ANSI SQL, 支持GROUP BY ,ORDER BY ,FROM , JOIN , IN  等以及子查询.

    2  适合在线查询可以对数据没有任何预处理的情况下,以极低的延迟处理查询并将结果加载,展示

    3  支持数据复制,支持异步的多主复制技术,在情况允许下,支持故障后的自动恢复

    缺点也是有的:

    1. 没有完整的事务支持。

    2.  缺少高频率,低延迟的修改或删除已存在数据的能力。仅能用于批量删除或修改数据,但这符合 GDPR。

    3. 稀疏索引使得ClickHouse不适合通过其键检索单行的点查询。

      MYSQL 和 CLICKHOUSE 对同样查询的时间的对比 ,可以看到差距巨大MYSQL不到6分钟 VS ClickHouse 0.145 second  数据量在3.5 billion

    MYSQL 到CLICKHOUSE 的数据同步也是 MYSQL 整体生态的一个闭环.

    clickhouse 本身支持

    通过数据传输,将MYSQL 的数据传输到CLICKHOUSE 中,并且可以根据MYSQL的变化,将变化同步到 clickhouse

    通过clickhouse中的工具可以对mysql 到 clickhouse 进行全量以及增量的数据复制

    那么clickhouse可以直接成为MYSQL OLAP的工作者, 将MYSQL的短板进行FIX, 让MYSQL 本身从OLTP + OLAP 有一个完整方案.

    展开全文
  • clickhouseMySQL同步数据

    千次阅读 2019-11-25 11:47:51
    clickhousemysql同步数据MySQL引擎单次单表同步使用CSV文件导入(麻烦且慢)定时增量同步 MySQL引擎 MySQL引擎用于将远程的MySQL服务器中的表映射到clickhouse中,并允许对表进行insert和select操作,以方便在...

    MySQL引擎

    MySQL引擎用于将远程的MySQL服务器中的表映射到clickhouse中,并允许对表进行insert和select操作,以方便在clickhouse与MySQL之间进行数据交换.
    MySQL数据库引擎会将对其的查询转换为MySQL语法并发送到MySQL服务器中,因此以执行诸如SHOW TABLES 或 SHOW CREATE TABLE之类的操作.
    但无法对其执行以下操作:

    • ATTACH/DETACH
    • DROP
    • RENAME
    • CREATE TABLE
    • ALTER

    CREATE DATABASE:

    CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] db_name [ON CLUSTER cluster] ENGINE = MySQL('host:port','database','user','password')
    

    PS:该database就是MySQL的database的映射,MySQL中的数据发生变化,clickhouse中的数据也会跟着变化.

    单次单表同步

    此为将数据从MySQL的某表中全量同步到clickhouse中,clickhouse中的数据不会随MySQL中数据的变化而变化.

    CREATE TABLE tmp ENGINE = MergeTree ORDER BY id AS SELECT * FROM mysql('hostip:3306','db','table','user','passwd');
    

    性能:

    数据量 时间
    500万 60S

    使用CSV文件导入(麻烦且慢)

    1. 从MySQL中导出数据到csv文件
    //查询MySQL导出文件地址
    show variables like '%secure';
    
    select * from mysql_table into outfile '/var/lib/mysql-files/test.csv' 
    fields terminated by ',' optionally enclosed by '"' escaped by '"'
    lines terminated by '\r\n';
    
    1. clickhouse导入csv文件
    //创建表
    echo 'create table test(col1 colType, col2 colType ...) ENGINE = MergeTree;' | clickhouse-client
    
    导入数据
    cat test.csv | clickhouse_client --query='insert into test FORMAT CSV'
    

    定时增量同步

    参考博主 打卤 的博客

    import pymysql
    from clickhouse_driver import Client
    
    click_cllient = Client("host","port","db","user","passwd")
    mysql_client = pymysql.connect(host='***',port='***',user='***',passwd='***',db='***',charset='utf8')
    
    def get_id():
    	click_sql = """select id from test order by id desc limit 1"""
    	try:
    		list = click_client.execute(click_sql,types_check = True)
    		for i in list:
    			id = i[0]
    			return id
    	except Exception as e:
    		print(e)
    
    def get_data():
    	log_id = get_id()
    	cursor = mysql_cliet.cursor()
    	sql = """select * from test where id > '%s'"""%log_id
    	cursor.execute(sql)
    	results = cursor.fetchall()
    	mysql_client.close()
    	return results
    
    def insert_data(data):
    	try:
    		click_client.execute('insert into test values',[data],types_check=True)
    		return "success!!!"
    	except Exception e:
    		return(e)
    
    def main():
    	print(get_id())
    	list = get_data()
    	for data in list:
    		print(data)
    		print(insert_data(data))
    
    if __name__ == '__main__':
    	main()
    
    展开全文
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  • clickhouse-mysql-data-reader
  • ClickhouseMySQL接口

    2020-07-10 09:57:55
    clickhouse默认提供了MySQL的端口: #vim /etc/clickhouse-server/config.xml <http_port>8123</http_port> <tcp_port>9000</tcp_port> <mysql_port>9004</mysql_port> &...
  • clickhouse同步mysql数据

    千次阅读 2019-06-13 13:29:44
    业务场景,写个自动任务定时把mysql的数据同步clickhouse,利用clickhouse的高速查询来做大数据准备 实现原理,查询当前clickhouse的数据id,拉取mysql大于此id的数据,再插入到clickhouse import pymysql from ...
  • 近期需要使用clickhouse 的高级特性,执行它的雾化引擎来实现mysql 数据库的映射。踩了很多坑,记录一下。 1.在centos7上安装mysql 我本来是在windows 安装 mysql8,在用navicate 来本地链接,做clickhousemysql ...
  • ClickHouseMySQL查询对比测试

    万次阅读 2021-03-02 15:54:28
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