ClickHouse作为OLAP分析引擎已经被广泛使用，数据的导入导出是用户面临的第一个问题。由于ClickHouse本身无法很好地支持单条大批量的写入，因此在实时同步数据方面需要借助其他服务协助。本文给出一种结合Canal+Kafka的方案，并且给出在多个MySQL实例分库分表的场景下，如何将多张MySQL数据表写入同一张ClickHouse表的方法，欢迎大家批评指正。

首先来看看我们的需求背景：

1. 实时同步多个MySQL实例数据到ClickHouse，每天规模500G，记录数目亿级别，可以接受分钟级别的同步延迟；

2. 某些数据库表存在分库分表的操作，用户需要跨MySQL实例跨数据库的表同步到ClickHouse的一张表中；

3. 现有的MySQL binlog开源组件(Canal)，无法做到多张源数据表到一张目的表的映射关系。

基本原理

一、使用JDBC方式同步

1. 使用Canal组件完成binlog的解析和数据同步；

2. Canal-Server进程会伪装成MySQL的slave，使用MySQL的binlog同步协议完成数据同步；

3. Canal-Adapter进程负责从canal-server获取解析后的binlog，并且通过jdbc接口写入到ClickHouse；

优点：

1. Canal组件原生支持； 

缺点：

1. Canal-Adpater写入时源表和目的表一一对应，灵活性不足；

2. 需要维护两个Canal组件进程；

二、Kafka+ClickHouse物化视图方式同步

1. Canal-Server完成binlog的解析，并且将解析后的json写入Kafka；

2. Canal-Server可以根据正则表达式过滤数据库和表名，并且根据规则写入Kafka的topic；

3. ClickHouse使用KafkaEngine和Materialized View完成消息消费，并写入本地表；

优点：

1. Kafka支持水平扩展，可以根据数据规模调整partition数目；

2. Kafka引入后将写入请求合并，防止ClickHouse生成大量的小文件，从而影响查询性能；

3. Canal-Server支持规则过滤，可以灵活配置上游的MySQL实例的数据库名和表名，并且指明写入的Kafka topic名称；

缺点：

1. 需要维护Kafka和配置规则；

2. ClickHouse需要新建相关的视图、Kafka Engine的外表等；