博客
关于我
clickhouse mysql引擎 和 MaterializedMySQL引擎的区别
阅读量:498 次
发布时间:2019-03-07

本文共 1484 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

MySQL引擎

MySQL引擎用于将远程MySQL服务器中的表映射到ClickHouse中,允许在ClickHouse与MySQL之间进行数据交换。通过MySQL引擎,可以执行SELECT和INSERT查询,将远程表的数据同步到ClickHouse。MySQL引擎会将查询转换为MySQL语法发送到服务器,您可以执行SHOW TABLES、SHOW CREATE TABLE等操作。

不过,MySQL引擎不支持以下操作:

  • RENAME
  • CREATE TABLE
  • ALTER

Materialized MySQL引擎(实验性功能)

Materialized MySQL引擎用于创建ClickHouse数据库,包含MySQL中所有表及数据。它作为MySQL的副本工作,读取binlog并执行DDL和DML查询。

MySQL服务器端配置

为了确保Materialized MySQL引擎正常工作,需设置以下MySQL配置:

  • default_authentication_plugin = mysql_native_password
  • gtid_mode = on
  • enforce_gtid_consistency = on

虚拟列

在使用Materialized MySQL引擎时,推荐使用以下虚拟列:

  • _version:类型UInt64,用于同步版本控制。
  • _sign:类型Int8,可能值为:
    • 1:表示行未被删除。
    • -1:表示行已被删除。

兼容性限制

在使用Materialized MySQL引擎前,请注意以下限制:

  • MySQL表必须包含PRIMARY KEY。
  • ENUM字段值超出签名范围的表无法复制。
  • Materialized MySQL引擎不支持直接执行INSERT、DELETE和UPDATE查询,但支持通过binlog复制数据。

DDL查询

MySQL的DDL查询会转换为ClickHouse的DDL语法(如ALTER、CREATE、DROP、RENAME)。如果ClickHouse无法解析某个DDL查询,将忽略该操作。

数据复制

Materialized MySQL引擎支持以下数据复制功能:

  • INSERT查询转换为INSERT,携带_sign=1。
  • DELETE查询转换为INSERT,携带_sign=-1。
  • UPDATE查询转换为INSERT,携带_sign=-1(删除旧值)和_sign=1(插入新值)。

查询Materialized MySQL表

SELECT查询Materialized MySQL表时需注意以下细节:

  • 如果未指定_version,默认使用FINAL修饰符,只有带有MAX(_version)的行才会被选中。
  • 如果未指定_sign,默认使用WHERE _sign=1,即未删除的行不会包含在结果集中。
  • 结果集中会包含列的注释信息。

Index Conversion

MySQL的PRIMARY KEY和INDEX子句会转换为ClickHouse的ORDER BY元组。由于ClickHouse只有一个物理顺序,若需创建新顺序,请使用materialized views。

注意事项

  • 带有_sign=-1的行不会从表中物理删除。
  • Materialized MySQL引擎不支持级联UPDATE/DELETE查询。
  • 禁止对数据库和表进行手工操作。
  • 物理删除操作会破坏复制。
  • Materialized MySQL引擎受optimize_on_insert设置的影响,MySQL表结构变化会同步到Materialized MySQL表中。

转载地址:http://wqwcz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
numpy 用法
查看>>
Numpy 科学计算库详解
查看>>
Numpy.fft.fft和numpy.fft.fftfreq有什么不同
查看>>
numpy.linalg.norm(求范数)
查看>>
Numpy.ndarray对象不可调用
查看>>
Numpy.VisibleDeproationWarning:从不整齐的嵌套序列创建ndarray
查看>>
Numpy:按多个条件过滤行?
查看>>
Numpy:条件总和
查看>>
numpy、cv2等操作图片基本操作
查看>>
numpy中的argsort的用法
查看>>
NumPy中的精度:比较数字时的问题
查看>>
numpy判断对应位置是否相等,all、any的使用
查看>>
Numpy多项式.Polynomial.fit()给出的系数与多项式.Polyfit()不同
查看>>
Numpy如何使用np.umprod重写range函数中i的python
查看>>
numpy学习笔记3-array切片
查看>>
numpy数组替换其中的值(如1替换为255)
查看>>
numpy数组索引-ChatGPT4o作答
查看>>
numpy最大值和最大值索引
查看>>
NUMPY矢量化np.prod不能构造具有超过32个操作数的ufunc
查看>>
Numpy矩阵与通用函数
查看>>