ClickHouse(18)ClickHouse集成ODBC表引擎详细解析

本文涉及的产品
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1个月
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
简介: ClickHouse使用ODBC集成表引擎通过`clickhouse-odbc-bridge`安全连接外部数据库,支持Nullable类型。创建ODBC表引擎的SQL示例:`CREATE TABLE ... ENGINE = ODBC(connection_settings, db, table)`. 用户需配置`odbc.ini`,如在Ubuntu+MySQL上,为`clickhouse`用户授予权限。查询示例展示如何从MySQL检索数据到ClickHouse。查阅更多详情:[ClickHouse经典中文文档分享](https://zhangfeidezhu.com/?p=468)。

ODBC集成表引擎使得ClickHouse可以通过ODBC方式连接到外部数据库.

为了安全地实现 ODBC 连接,ClickHouse 使用了一个独立程序 clickhouse-odbc-bridge. 如果ODBC驱动程序是直接从 clickhouse-server中加载的,那么驱动问题可能会导致ClickHouse服务崩溃。 当有需要时,ClickHouse会自动启动 clickhouse-odbc-bridge。 ODBC桥梁程序与clickhouse-server来自相同的安装包.

该引擎支持Nullable数据类型。

创建表

CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(
    name1 [type1],
    name2 [type2],
    ...
)
ENGINE = ODBC(connection_settings, external_database, external_table)

表结构可以与源表结构不同:

  • 列名应与源表中的列名相同,但您可以按任何顺序使用其中的一些列。
  • 列类型可能与源表中的列类型不同。 ClickHouse尝试将数值映射到ClickHouse的数据类型。
  • 设置 external_table_functions_use_nulls 来定义如何处理 Nullable 列. 默认值是 true, 当设置为 false 时 - 表函数将不会使用 nullable 列,而是插入默认值来代替 null. 这同样适用于数组数据类型中的 null 值.

引擎参数

  • connection_settings — 在 odbc.ini 配置文件中,连接配置的名称.
  • external_database — 在外部 DBMS 中的数据库名.
  • external_tableexternal_database中的表名.

用法示例

通过ODBC从本地安装的MySQL中检索数据

本示例已经在 Ubuntu Linux 18.04 和 MySQL server 5.7 上测试通过。

请确保已经安装了 unixODBC 和 MySQL Connector。

默认情况下(如果从软件包安装),ClickHouse以用户clickhouse的身份启动. 因此,您需要在MySQL服务器中创建并配置此用户。

$ sudo mysql
mysql> CREATE USER 'clickhouse'@'localhost' IDENTIFIED BY 'clickhouse';
mysql> GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'clickhouse'@'clickhouse' WITH GRANT OPTION;

然后在/etc/odbc.ini中配置连接.

$ cat /etc/odbc.ini
[mysqlconn]
DRIVER = /usr/local/lib/libmyodbc5w.so
SERVER = 127.0.0.1
PORT = 3306
DATABASE = test
USERNAME = clickhouse
PASSWORD = clickhouse

您可以从安装的 unixodbc 中使用 isql 实用程序来检查连接情况。

$ isql -v mysqlconn
+---------------------------------------+
| Connected!                            |
|                                       |
...

MySQL中的表:

mysql> CREATE TABLE `test`.`test` (
    ->   `int_id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    ->   `int_nullable` INT NULL DEFAULT NULL,
    ->   `float` FLOAT NOT NULL,
    ->   `float_nullable` FLOAT NULL DEFAULT NULL,
    ->   PRIMARY KEY (`int_id`));
Query OK, 0 rows affected (0,09 sec)

mysql> insert into test (`int_id`, `float`) VALUES (1,2);
Query OK, 1 row affected (0,00 sec)

mysql> select * from test;
+--------+--------------+-------+----------------+
| int_id | int_nullable | float | float_nullable |
+--------+--------------+-------+----------------+
|      1 |         NULL |     2 |           NULL |
+--------+--------------+-------+----------------+
1 row in set (0,00 sec)

ClickHouse中的表,从MySQL表中检索数据:

CREATE TABLE odbc_t
(
    `int_id` Int32,
    `float_nullable` Nullable(Float32)
)
ENGINE = ODBC('DSN=mysqlconn', 'test', 'test')
SELECT * FROM odbc_t
┌─int_id─┬─float_nullable─┐
│      1 │           ᴺᵁᴸᴸ │
└────────┴────────────────┘

资料分享

ClickHouse经典中文文档分享

clickhouse系列文章

相关文章
|
20天前
|
分布式计算 大数据 Apache
ClickHouse与大数据生态集成:Spark & Flink 实战
【10月更文挑战第26天】在当今这个数据爆炸的时代,能够高效地处理和分析海量数据成为了企业和组织提升竞争力的关键。作为一款高性能的列式数据库系统,ClickHouse 在大数据分析领域展现出了卓越的能力。然而,为了充分利用ClickHouse的优势,将其与现有的大数据处理框架(如Apache Spark和Apache Flink)进行集成变得尤为重要。本文将从我个人的角度出发,探讨如何通过这些技术的结合,实现对大规模数据的实时处理和分析。
55 2
ClickHouse与大数据生态集成:Spark & Flink 实战
|
5月前
|
SQL NoSQL 关系型数据库
ClickHouse(24)ClickHouse集成mongodb表引擎详细解析
**MongoDB引擎在ClickHouse中提供只读访问远程数据,用于`SELECT`查询。不支持写入。创建MongoDB表引擎的语法:`CREATE TABLE ... ENGINE = MongoDB(host, db, coll, user, pass)`。例如:**查看[ClickHouse中文文档](https://zhangfeidezhu.com/?p=468)获取更多教程,包括系列文章覆盖的各种表引擎解析。
152 0
|
5月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
ClickHouse(23)ClickHouse集成Mysql表引擎详细解析
ClickHouse的MySQL引擎允许执行`SELECT`查询从远程MySQL服务器。使用`MySQL('host:port', 'database', 'table', 'user', 'password'[,...])`格式连接,支持简单`WHERE`子句在MySQL端处理,复杂条件和`LIMIT`在ClickHouse端执行。不支持`NULL`值,用默认值替换。系列文章涵盖ClickHouse安装、集群搭建、表引擎解析等主题。[链接](https://zhangfeidezhu.com/?p=468)有更多
256 0
|
4月前
|
监控 druid Java
spring boot 集成配置阿里 Druid监控配置
spring boot 集成配置阿里 Druid监控配置
291 6
|
4月前
|
Java 关系型数据库 MySQL
如何实现Springboot+camunda+mysql的集成
【7月更文挑战第2天】集成Spring Boot、Camunda和MySQL的简要步骤: 1. 初始化Spring Boot项目,添加Camunda和MySQL驱动依赖。 2. 配置`application.properties`,包括数据库URL、用户名和密码。 3. 设置Camunda引擎属性,指定数据源。 4. 引入流程定义文件(如`.bpmn`)。 5. 创建服务处理流程操作,创建控制器接收请求。 6. Camunda自动在数据库创建表结构。 7. 启动应用,测试流程启动,如通过服务和控制器开始流程实例。 示例代码包括服务类启动流程实例及控制器接口。实际集成需按业务需求调整。
374 4
|
4月前
|
消息中间件 Java 测试技术
【RocketMQ系列八】SpringBoot集成RocketMQ-实现普通消息和事务消息
【RocketMQ系列八】SpringBoot集成RocketMQ-实现普通消息和事务消息
325 1
|
5月前
|
消息中间件 Java Kafka
springboot集成kafka
springboot集成kafka
169 2
|
5月前
|
消息中间件 Java Kafka
集成Kafka到Spring Boot项目中的步骤和配置
集成Kafka到Spring Boot项目中的步骤和配置
269 7
|
5月前
|
监控 前端开发 Java
五分钟后,你将学会在SpringBoot项目中如何集成CAT调用链
五分钟后,你将学会在SpringBoot项目中如何集成CAT调用链
|
4月前
|
消息中间件 Java Kafka
Spring Boot与Apache Kafka Streams的集成
Spring Boot与Apache Kafka Streams的集成