ClickHouse与MySQL/MongoDB同步实践

"该PDF文件是关于在实际操作中同步ClickHouse与MySQL/MongoDB的资料合集，由XiaoxinTech公司的大数据团队分享，主要讨论了在教育行业中使用ClickHouse遇到的挑战以及可能的解决方案。" 在当前的数据库领域，ClickHouse作为一个高性能的列式数据库管理系统（Column-Oriented DBMS），被广泛用于在线分析处理（OLAP）场景，特别是在处理大量数据时表现出色。然而，与传统的数据库如MySQL或NoSQL数据库如MongoDB的数据同步成为了一个重要的议题，尤其是在大数据量的背景下。 点击量达到100亿条数据今年至今，且拥有3000万用户，XiaoxinTech公司在日常工作中使用ClickHouse，但面临一些挑战。这些挑战主要包括复杂的数据源、频繁的数据更新以及如何有效地解决这些问题。 1. 复杂数据源：由于数据可能来自不同的源头，如MySQL和MongoDB，同步这些数据到ClickHouse需要处理各种数据格式和结构，这可能导致数据一致性问题和性能挑战。 2. 频繁更新：ClickHouse并不适合频繁的插入、更新和删除操作，因为其设计初衷是为了优化读取速度，而不是事务处理。 针对这些挑战，文件中提到了几种可能的解决方案： 1. 重播MySQL的binlog或MongoDB的oplog来直接进行CRUD（创建、读取、更新、删除）操作。这种方法虽然直接，但不能在ClickHouse中频繁更新或删除表。 2. 使用MySQL引擎：ClickHouse提供了MySQL引擎，允许直接从MySQL导入数据，但这不适用于大型表，也不适用于MongoDB。 3. 每天重新初始化整个表：虽然可以保证数据的一致性，但对系统资源的需求较高，且可能影响服务的连续性。 4. 使用CollapsingMergeTree表引擎：这种引擎能够合并重复的行，适用于处理有正负标志的数据。但是，它的FINAL操作较慢，且不适合多列主键，可能需要在每个查询中都使用GROUP BY。 XiaoxinTech公司提出的解决方案是PTS，它具有一个单一的配置文件来管理新的ClickHouse实例，这可能简化了数据同步和管理的复杂性。不过，具体的实现细节和PTS如何克服上述挑战，文件中并未详细展开。 这个资料合集对于那些在大数据环境中使用ClickHouse并与多种数据库集成的团队来说，提供了一些实用的思路和可能的策略，帮助他们更好地应对数据同步和管理的问题。