NineData ，稳定、高效的 MySQL 到 ClickHouse 数据同步方案

ClickHouse 在执行分析查询时的速度优势很好的弥补了MySQL的不足，但是对于很多开发者和DBA来说，如何将 MySQL 稳定、高效、简单的同步到ClickHouse却很困难。本文对比了 NineData、MaterializeMySQL（ClickHouse自带）、Bifrost 三款产品，看看他们在同步时的差异。

1. 对比结果概述

整体上，NineData（官网：www.ninedata.cloud ）的数据复制功能在功能、性能表现最突出。其次是 Bifrost 和 ClickHouse 自带的 MaterializeMySQL。NineData 在增量 DDL 的处理、字段映射的准确性、无主键表、以及功能丰富度上最强（数据校验、过滤、限流等），详细的对比如下图：

2. 结构映射对比

在做了详细对比之后，对于基础类型，只有 NineData 考虑的更加完整，例如 MySQL 的 datetime 需要映射到 ClickHouse的 DateTime64，否则则可能出现数据丢失。如果使用 Biforst 或 MaterializeMySQL 等其他产品均映射到 datetime 可能会造成一定程度的数据精度丢失。

此外，在对比了 MySQL 全部数据类型之后，发现 NineData 支持更完整，例如对 JSON 类型、几何数据、地理信息仅 NineData 支持。此外，对于基础类型，也只有NineData考虑更加细致，使用 Biforst 或 MaterializeMySQL 等其他产品则可能导致精度丢失，从而造成数据丢失。

详细的对比如下图（黄色标记为差异）：

3.无主键表支持

NineData 对记录做了特殊的标记处理，所以很好的支持了无主键表的数据同步。而 MaterializeMySQL、Biforst 均不支持。

详细的对比如下图：

4. 增量DDL

对于数据增量同步，支持好各种类型的DDL是保障同步链路持续稳定的关键，NineData 在无主键表 DDL 支持、字段删除、字段名修改等特殊操作均做了适配处理，可以很好的保障复制链路的问题。同时，NineData 还提供了可视化的错误修复和跳过功能，可以最大限度的保障链路持续稳定。

详细的对比如下图：

5. 增量DDL

除了前面介绍的一般功能之外，为了提升数据质量、保障稳定，NineData 还支持了包括数据对比、运行中的限流、数据过滤等功能。具体的说明如下：

6. 增量DDL

这里使用 sysbench 工具生成了5000万行记录进行全量性能对比，再生成约1800万次 DML（约5GB Binlog）进行增量性能对比。

对比中，全量同步 NineData 性能为36.2W RPS（每秒同步记录数）为最高；增量同步则是 MaterializeMySQL 最高，需要注意，MaterializeMySQL 在错误处理上比较简单，如果报错则需要全部重新同步。

全量同步
通过 sysbench 生成10张表，每张表500W记录（5000W行），数据文件大小约为 12G：

增量同步
通过 sysbench 生成 5G 大小的 BinLog 日志（约1800W次DML），再进行增量同步：

7. 总结

NineData（https://www.ninedata.cloud/）在功能上领先其他同步工具，特别是字段类型的全面适配和增量复制期间 DDL 的支持度，并且在动态限流、数据对比、监控等能力上也支持的最完善。

所以，如果想把 MySQL 的数据实时同步到 ClickHouse，推荐使用 NineData，不仅使用简单（SaaS），而且在满足功能和性能的前提下，还实现了字段类型的无损转换和数据的实时复制，很好的解决 MySQL 同步数据到 ClickHouse 的问题。

▋补充说明

当前各个云厂商虽然都提供 ClickHouse 托管服务，但是另一方云厂商又都在发展自己的数仓产品，在同步功能支持上通常仅对自家的数仓产品支持比较好，而对 ClickHouse 同步支持都很薄弱。此外，开源工具 Canal 也因为不能很好的支持结构同步，使用和维护起来并不方便。