背景：

随着数据量的上升，OLAP一直是被讨论的话题，虽然druid，kylin能够解决OLAP问题，但是druid，kylin也是需要和hadoop全家桶一起用的，异常的笨重，再说我也搞不定，那只能找我能搞定的技术。故引进clickhoue，关于clickhoue在17年本人就开始关注，并且写了一些入门的介绍，直到19年clickhoue功能慢慢的丰富才又慢慢的关注，并且编写了同步程序，把mysql数据实时同步到clickhoue，并且最终在线上使用起来。

clickhouse面对海量数据，比如单表过百亿可以使用集群(复制+分片)，如果数据量比较小，比如单表10-20亿使用单机就足以满足查询需求。如果使用复制需要使用zk，更多集群的请自行查阅官方资料。

单机部署(以前的文章也有写过单机部署) ：

在2016年clickhouse刚开始开源的时候对Ubuntu支持非常友好，一个apt命令就可以安装了。对于centos等系统 支持就比较差，需要自己编译，而且不一定能够成功。随着使用人群的扩大，目前对于centos支持也是非常的友好 了，有rpm包可以直接安装。甚至目前Altinity公司已经制作了yum源，添加源之后直接yum安装完成。这个在官方 文档里面也有提到，参考： https://clickhouse.yandex/docs/en/getting_started/ https://github.com/Altinity/clickhouse-rpm-install 。目前线上使用的是centos 7.0的系统。之所以使用7.0的系统是因为同步数据的程序是用python写的，而且用到的 一个核心包：python-mysql-replication需要使用python 2.7的环境。同时由于clickhouse不兼容mysql协议，为了方便开发接入系统不用过多更改代码，引入了proxysql兼容mysql协议，clickhouse最新版本已经支持mysql协议，支持clickhouse的proxysql也需要python 2.7的环境，所以干脆直接用centos 7.0系统

测试环境：

服务器数量：1台

操作系统：centos 7.1

安装服务：clickhouse，mysql

安装mysql是测试clickhouse从mysql同步数据。

clickhouse安装：

添加yum源

curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/altinity/clickhouse/script.rpm.sh | sudo bash

yum安装

yum install -y clickhouse-server clickhouse-client

服务启动

/etc/init.d/clickhouse-server start

默认数据存放位置是： /var/lib/clickhouse/

登录，查看数据库(默认用户是default，密码为空)

[root@ck-server-01 sync]# clickhouse-client -h 127.0.0.1ClickHouse client version19.9.2.4.

Connecting to127.0.0.1:9000as user default.

Connected to ClickHouse server version19.9.2 revision 54421.

ck-server-01:) show databases;

SHOW DATABASES

┌─name────┐

│ default │

│ system │

└─────────┘2 rows in set. Elapsed: 0.003sec.

ck-server-01 :)

default数据库里面没有任何东西，和mysql里面的test库是一样的。system库看名字就知道是什么。到这里clickhouse就部署完成，是不是很简单？

补充一点，在官方的文档里面有几点建议：

1. 关闭大页

2. 调整内存使用

3. 关闭cpu节能模式

echo 'performance' | sudo tee /sys/devices/system/cpu/cpu*/cpufreq/scaling_governorecho 0 > /proc/sys/vm/overcommit_memoryecho 'never' > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled

mysql部署请自行部署。这里不做介绍。如果想从mysql同步数据那么binlog 格式必须是row。而且必须binlog_row_image=full

安装同步程序依赖的包;同步程序可以放在clickhouse服务器上面，也可以单独放在其他服务器。同步程序使用pypy启动，所以安装包的时候需要安装pyum -y install pypy-libs pypy pypy-devel

wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py

pypy get-pip.py/usr/lib64/pypy-5.0.1/bin/pip install MySQL-python/usr/lib64/pypy-5.0.1/bin/pip install mysql-replication/usr/lib64/pypy-5.0.1/bin/pip install clickhouse-driver==0.0.20

/usr/lib64/pypy-5.0.1/bin/pip install redis

这里也安装了redis模块是因为同步的binlog pos可以存放在redis里面，当然程序也是支持存放在文件里面

proxysql安装(主要是为了clickhouse兼容mysql协议)： proxysql在这里下载：https://github.com/sysown/proxysql/releases 选择带clickhouse的包下载，否则不会支持clickhouse。ps：较新版本的clickhouse已经原生兼容mysql协议。

proxysql安装及配置

rpm -ivh proxysql-2.0.3-1-clickhouse-centos7.x86_64.rpm

启动(必须这样启动，否则是不支持clickhouse的)：

proxysql --clickhouse-server

登录proxysql，设置账户：

mysql -uadmin -padmin -h127.0.0.1 -P6032INSERT INTO clickhouse_users VALUES ('clicku','clickp',1,100);LOAD CLICKHOUSE USERS TORUNTIME;SAVE CLICKHOUSE USERS TO DISK;

使用proxysql连接到clickhouse：

[root@ck-server-01 sync]# mysql -u clicku -pclickp -h 127.0.0.1 -P6090

mysql: [Warning] Using a password on the command line interface can be insecure.

Welcome to the MySQL monitor. Commands end with ; or \g.

Your MySQL connectionid is 28356Server version:5.5.30(ProxySQL ClickHouse Module)

Copyright (c)2000, 2019, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

Oracle is a registered trademark of Oracle Corporation and/or its

affiliates. Other names may be trademarks of their respective

owners.

Type'help;' or '\h' for help. Type '\c' to clearthe current input statement.

mysql>show databases;+---------+

| name |

+---------+

| default |

| system |

+---------+

mysql同步数据到clickhouse

mysql里面有个库yayun，库里面有张表tb1，同步这张表到clickhoue

mysql> useyayun;Databasechanged

mysql> show create tabletb1\G*************************** 1. row ***************************

Table: tb1Create Table: CREATE TABLE`tb1` (

`id`int(10) unsigned NOT NULLAUTO_INCREMENT,

`pay_money`decimal(20,2) NOT NULL DEFAULT '0.00',

`pay_day` dateNOT NULL,

`pay_time`datetime NOT NULL DEFAULT '0000-00-00 00:00:00',PRIMARY KEY(`id`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb41 row in set (0.00 sec)

1. clickhoue里面建库，建表。

ck-server-01 :) create databaseyayun;CREATE DATABASEyayun

Ok.0 rows in set. Elapsed: 0.021sec.

ck-server-01 :)

2. 建表(clickhouse建表的格式以及字段类型和mysql完全不一样，如果字段少还可以自己建，如果字段多比较痛苦，可以使用clickhouse自带的从mysql导数据的命令来建表),在建表之前需要进行授权，因为程序同步也是模拟一个从库拉取数据.

GRANT REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT, SELECT ON *.* TO 'ch_repl'@'127.0.0.1' identified by '123';

3. 登陆clickhouse进行建表

ck-server-01 :) useyayun;USEyayun

Ok.0 rows in set. Elapsed: 0.001sec.

ck-server-01 :) CREATE TABLEtb1

:-] ENGINE =MergeTree

:-] PARTITION BYtoYYYYMM(pay_time)

:-] ORDER BY (pay_time) AS:-] SELECT *:-] FROM mysql('127.0.0.1:3306', 'yayun', 'tb1', 'ch_repl', '123') ;CREATE TABLEtb1

ENGINE=MergeTree

PARTITIONBYtoYYYYMM(pay_time)ORDER BY pay_time AS

SELECT *

FROM mysql('127.0.0.1:3306', 'yayun', 'tb1', 'ch_repl', '123')

Ok.0 rows in set. Elapsed: 0.031 sec.

这里使用MergeTree引擎，MergeTree是clickhouse里面最牛逼的引擎，支持海量数据，支持索引，支持分区，支持更新删除。toYYYYMM(pay_time)的意思是根据pay_time分区，粒度是按月。ORDER BY (pay_time)的意思是根据pay_time排序存储，同时也是索引。上面的create table命令如果mysql表里面以后数据那么数据也会一并进入clickhouse里面。通常会limit 1，然后更改一下表结构。上面没有报错的话我们看看clickhouse里面的表结构：

ck-server-01 :) show create tabletb1;

SHOWCREATE TABLEtb1

┌─statement────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐

│CREATE TABLE yayun.tb1 (`id` UInt32, `pay_money` String, `pay_day` Date, `pay_time` DateTime) ENGINE = MergeTree PARTITION BY toYYYYMM(pay_time) ORDER BY pay_time SETTINGS index_granularity = 8192│

└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘1 rows in set. Elapsed: 0.002 sec.

其中这里的index_granularity = 8192是指索引的粒度。如果数据量没有达到百亿，那么通常无需更改。表结构也创建完成以后现在配置同步程序配置文件：metainfo.conf

[root@ck-server-01 sync]# catmetainfo.conf

# 从这里同步数据

[master_server]

host='127.0.0.1'port=3306user='ch_repl'

passwd='123'server_id=101# redis配置信息，用于存放pos点

[redis_server]

host='127.0.0.1'port=6379

passwd='12345'log_pos_prefix='log_pos_'#把log_position记录到文件

[log_position]file='./repl_pos.log'# ch server信息，数据同步以后写入这里

[clickhouse_server]

host=127.0.0.1port=9000

passwd=''user='default'#字段大小写. 1是大写，0是小写

column_lower_upper=0# 需要同步的数据库

[only_schemas]

schemas='yayun'# 需要同步的表

[only_tables]

tables='tb1'# 指定库表跳过DML语句(update,delete可选)

[skip_dmls_sing]

skip_delete_tb_name= ''skip_update_tb_name= ''#跳过所有表的DML语句(update，delete可选)

[skip_dmls_all]

#skip_type= 'delete'#skip_type= 'delete,update'skip_type= ''[bulk_insert_nums]

#多少记录提交一次

insert_nums=10#选择每隔多少秒同步一次,负数表示不启用,单位秒

interval=60# 同步失败告警收件人

[failure_alarm]

mail_host= 'xxx'mail_port= 25mail_user= 'xxx'mail_pass= 'xxx'mail_send_from= 'xxx'alarm_mail= 'xxx'#日志存放路径

[repl_log]

log_dir="/tmp/relication_mysql_clickhouse.log"

设置pos点：

和mysql搭建从库一样，配置从哪里开始同步，看mysql的pos点：

mysql>show master status;+------------------+----------+--------------+------------------+-------------------+

| File | Position | Binlog_Do_DB | Binlog_Ignore_DB | Executed_Gtid_Set |

+------------------+----------+--------------+------------------+-------------------+

| mysql-bin.000069 | 4024404 | | | |

+------------------+----------+--------------+------------------+-------------------+

1 row in set (0.00 sec)

把pos点写入文件或者redis，我选择记录到文件就是。

[root@ck-server-01 sync]# catrepl_pos.log

[log_position]

filename= mysql-bin.000069position= 4024404[root@ck-server-01 sync]#

启动同步程序：

[root@ck-server-01 sync]# pypy mysql-clickhouse-replication.py --help

usage: Data Replication to clikhouse [-h] [-c CONF] [-d] [-l]

mysql data is copied to clikhouse

optional arguments:-h, --help show this help message and exit-c CONF, --conf CONF Data synchronization information file

-d, --debug Display SQL information-l, --logtoredis log position to redis ,default fileBy dengyayun @2019[root@ck-server-01 sync]#

默认pos点就是记录文件，无需再指定记录binlog pos方式

[root@ck-server-01 sync]# pypy mysql-clickhouse-replication.py --conf metainfo.conf --debug11:59:54 INFO 开始同步数据时间 2019-07-17 11:59:54

11:59:54 INFO 从服务器 127.0.0.1:3306同步数据11:59:54 INFO 读取binlog: mysql-bin.000069:4024404

11:59:54 INFO 同步到clickhouse server 127.0.0.1:9000

11:59:54 INFO 同步到clickhouse的数据库: ['yayun']11:59:54 INFO 同步到clickhouse的表: ['tb1']

mysql插入10条数据：

mysql> insert into tb1 (pay_money,pay_day,pay_time)values('66.22','2019-06-29','2019-06-29 14:00:00'),('66.22','2019-06-29','2019-06-29 14:00:00'),('66.22','2019-06-29','2019-06-29 14:00:00'),('66.22','2019-06-29','2019-06-29 14:00:00'),('66.22','2019-06-29','2019-06-29 14:00:00'),('66.22','2019-06-29','2019-06-29 14:00:00'),('66.22','2019-06-29','2019-06-29 14:00:00'),('66.22','2019-06-29','2019-06-29 14:00:00'),('66.22','2019-06-29','2019-06-29 14:00:00'),('66.22','2019-06-29','2019-06-29 14:00:00') ;

Query OK,10 rows affected (0.01sec)

Records:10 Duplicates: 0 Warnings: 0mysql> select * fromtb1;+----+-----------+------------+---------------------+

| id | pay_money | pay_day | pay_time |

+----+-----------+------------+---------------------+

| 1 | 66.22 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |

| 3 | 66.22 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |

| 5 | 66.22 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |

| 7 | 66.22 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |

| 9 | 66.22 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |

| 11 | 66.22 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |

| 13 | 66.22 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |

| 15 | 66.22 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |

| 17 | 66.22 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |

| 19 | 66.22 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |

同步程序日志输出：

[root@ck-server-01 sync]# pypy mysql-clickhouse-replication.py --conf metainfo.conf --debug12:12:09 INFO 开始同步数据时间 2019-07-17 12:12:09

12:12:09 INFO 从服务器 127.0.0.1:3306同步数据12:12:09 INFO 读取binlog: mysql-bin.000069:4024404

12:12:09 INFO 同步到clickhouse server 127.0.0.1:9000

12:12:09 INFO 同步到clickhouse的数据库: ['yayun']12:12:09 INFO 同步到clickhouse的表: ['tb1']12:12:09 INFO INSERT 数据插入SQL: INSERT INTO yayun.tb1 VALUES, [{u'id': 1, u'pay_money': '66.22', u'pay_day': datetime.date(2019, 6, 29), u'pay_time': datetime.datetime(2019, 6, 29, 14, 0)}, {u'id': 3, u'pay_money': '66.22', u'pay_day': datetime.date(2019, 6, 29), u'pay_time': datetime.datetime(2019, 6, 29, 14, 0)}, {u'id': 5, u'pay_money': '66.22', u'pay_day': datetime.date(2019, 6, 29), u'pay_time': datetime.datetime(2019, 6, 29, 14, 0)}, {u'id': 7, u'pay_money': '66.22', u'pay_day': datetime.date(2019, 6, 29), u'pay_time': datetime.datetime(2019, 6, 29, 14, 0)}, {u'id': 9, u'pay_money': '66.22', u'pay_day': datetime.date(2019, 6, 29), u'pay_time': datetime.datetime(2019, 6, 29, 14, 0)}, {u'id': 11, u'pay_money': '66.22', u'pay_day': datetime.date(2019, 6, 29), u'pay_time': datetime.datetime(2019, 6, 29, 14, 0)}, {u'id': 13, u'pay_money': '66.22', u'pay_day': datetime.date(2019, 6, 29), u'pay_time': datetime.datetime(2019, 6, 29, 14, 0)}, {u'id': 15, u'pay_money': '66.22', u'pay_day': datetime.date(2019, 6, 29), u'pay_time': datetime.datetime(2019, 6, 29, 14, 0)}, {u'id': 17, u'pay_money': '66.22', u'pay_day': datetime.date(2019, 6, 29), u'pay_time': datetime.datetime(2019, 6, 29, 14, 0)}, {u'id': 19, u'pay_money': '66.22', u'pay_day': datetime.date(2019, 6, 29), u'pay_time': datetime.datetime(2019, 6, 29, 14, 0)}]

clickhoue数据查询：

ck-server-01 :) select * fromtb1;SELECT *

FROMtb1

┌─id─┬─pay_money─┬────pay_day─┬────────────pay_time─┐

│1 │ 66.22 │ 2019-06-29 │ 2019-06-29 14:00:00│

│3 │ 66.22 │ 2019-06-29 │ 2019-06-29 14:00:00│

│5 │ 66.22 │ 2019-06-29 │ 2019-06-29 14:00:00│

│7 │ 66.22 │ 2019-06-29 │ 2019-06-29 14:00:00│

│9 │ 66.22 │ 2019-06-29 │ 2019-06-29 14:00:00│

│11 │ 66.22 │ 2019-06-29 │ 2019-06-29 14:00:00│

│13 │ 66.22 │ 2019-06-29 │ 2019-06-29 14:00:00│

│15 │ 66.22 │ 2019-06-29 │ 2019-06-29 14:00:00│

│17 │ 66.22 │ 2019-06-29 │ 2019-06-29 14:00:00│

│19 │ 66.22 │ 2019-06-29 │ 2019-06-29 14:00:00│

└────┴───────────┴────────────┴─────────────────────┘10 rows in set. Elapsed: 0.005 sec.

mysql数据更新：

mysql> update tb1 set pay_money='88.88';

Query OK,10 rows affected (0.00sec)

Rows matched:10 Changed: 10 Warnings: 0mysql> select * fromtb1;+----+-----------+------------+---------------------+

| id | pay_money | pay_day | pay_time |

+----+-----------+------------+---------------------+

| 1 | 88.88 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |

| 3 | 88.88 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |

| 5 | 88.88 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |

| 7 | 88.88 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |

| 9 | 88.88 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |

| 11 | 88.88 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |

| 13 | 88.88 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |

| 15 | 88.88 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |

| 17 | 88.88 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |

| 19 | 88.88 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |

+----+-----------+------------+---------------------+

10 rows in set (0.00 sec)

clickhoue数据查询：

ck-server-01 :) select * fromtb1;SELECT *

FROMtb1

┌─id─┬─pay_money─┬────pay_day─┬────────────pay_time─┐

│1 │ 88.88 │ 2019-06-29 │ 2019-06-29 14:00:00│

│3 │ 88.88 │ 2019-06-29 │ 2019-06-29 14:00:00│

│5 │ 88.88 │ 2019-06-29 │ 2019-06-29 14:00:00│

│7 │ 88.88 │ 2019-06-29 │ 2019-06-29 14:00:00│

│9 │ 88.88 │ 2019-06-29 │ 2019-06-29 14:00:00│

│11 │ 88.88 │ 2019-06-29 │ 2019-06-29 14:00:00│

│13 │ 88.88 │ 2019-06-29 │ 2019-06-29 14:00:00│

│15 │ 88.88 │ 2019-06-29 │ 2019-06-29 14:00:00│

│17 │ 88.88 │ 2019-06-29 │ 2019-06-29 14:00:00│

│19 │ 88.88 │ 2019-06-29 │ 2019-06-29 14:00:00│

└────┴───────────┴────────────┴─────────────────────┘10 rows in set. Elapsed: 0.009 sec.

可以看见数据都同步完成。

代码地址：

总结：

目前线上报表业务都已经在使用clickhoue，数据同步采用自行开发的同步程序进行同步。目前数据一致性没有什么问题。当然同步的表需要有自增主键，否则有些情况比较难处理。延时也比较小。数据的延时以及数据的一致性都有监控。

总体来说使用clickhoue处理olap还是非常不错的选择，小伙伴们可以尝试。

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