使用 Clickhouse 集成的表引擎同步数据方式详解

Clickhouse作为一个列式存储分析型数据库，提供了很多集成其他组件的表引擎数据同步方案。

官网介绍

 一 Kafka 表引擎

使用Clickhouse集成的Kafka表引擎消费Kafka写入Clickhouse表中。 

1.1 流程图

1.2 建表

根据上面的流程图需要建立三张表，分别Clickhouse存储数据表、Kafka数据消费引擎表、物化视图。

（1）Clickhouse存储数据表

create table if not exists my_test (
    `id` Int64 comment '主键ID',
    `name` String comment '名称',
    `create_time` DateTime comment '创建时间'
)ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY toInt64(toYYYYMMDD(create_time))
PRIMARY KEY id
ORDER BY (id, create_time)
SETTINGS index_granularity = 8192;

（2）Kafka数据消费引擎表

create table if not exists kafka_my_test (
    `id` Int64 comment '主键ID',
    `name` String comment '名称',
    `create_time` DateTime comment '创建时间'
)ENGINE = Kafka()
SETTINGS
kafka_broker_list = '192.168.10.1:9092',
kafka_topic_list = 'kafka_m_test',
kafka_group_name = 'group_id_test',
kafka_format = 'JSONEachRow';

必要参数：

• kafka_broker_list – 以逗号分隔的 brokers 列表 (localhost:9092)。
• kafka_topic_list – topic 列表 (my_topic)。
• kafka_group_name – Kafka 消费组名称 (group1)。如果不希望消息在集群中重复，请在每个分片中使用相同的组名。
• kafka_format – 消息体格式。使用与 SQL 部分的 FORMAT 函数相同表示方法，例如 JSONEachRow。了解详细信息，请参考 Formats 部分。

可选参数：

• kafka_row_delimiter - 每个消息体（记录）之间的分隔符。
• kafka_schema – 如果解析格式需要一个 schema 时，此参数必填。例如，普罗托船长 需要 schema 文件路径以及根对象 schema.capnp:Message 的名字。
• kafka_num_consumers – 单个表的消费者数量。默认值是：1，如果一个消费者的吞吐量不足，则指定更多的消费者。消费者的总数不应该超过 topic 中分区的数量，因为每个分区只能分配一个消费者。

（3）物化视图

CREATE MATERIALIZED VIEW IF NOT EXISTS view_m_test TO m_test AS SELECT id, name, create_time FROM kafka_m_test;