基于开源应用快速构建HTAP系统(1)

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
RDS MySQL Serverless 高可用系列,价值2615元额度,1个月
云数据库 RDS PostgreSQL,高可用系列 2核4GB
简介: 基于开源应用快速构建HTAP系统

1. 关于ClickHouse


企业里随着数据量的增加,以及日趋复杂的分析性业务需求,主要适用于OLTP场景的MySQL压力越来越大。多年前还能免费试用的infobright社区版也早就销声匿迹,infinidb被MariaDB收入囊中之后改头换面变成ColumnStore,但最近几年发展的平平淡淡,都不是理想的OLAP方案。

战斗民族出品的ClickHouse这几年则是风头正劲,国内用户也越来越多,几大公有云上也提供相应的产品服务,是目前市面上最快的OLAP数据库,性能远超Vertica、Sybase IQ等。关于ClickHouse的性能也可以关注我以前的一份测试报告:ClickHouse性能测试

ClickHouse对MySQL的兼容性也很好,除了很多语法相同或接近外,甚至还可以利用MySQL客户端(协议)连接到ClickHouse。

ClickHouse 可以挂载为 MySQL 的一个从库 ,先全量再增量的实时同步 MySQL 数据,这个功能可以说是今年最亮眼、最刚需的功能,基于它我们可以轻松的打造一套企业级解决方案,让 OLTP 和 OLAP 的融合从此不再头疼。目前支持 MySQL 5.6/5.7/8.0 版本,兼容 Delete/Update 语句,及大部分常用的 DDL 操作。只需要安装最新版本的ClickHouse就可以体验到这个新特性了,不过该特性还处于experimental阶段,还在不断完善中。


2. 关于ProxySQL


ProxySQL是一款强大的中间件为MySQL的架构提供了有力的支持,支持传统主从复制、半同步复制、MGR、PXC等多种MySQL架构,还支持故障自动检测和切换、连接池、读写分离、日志记录、监控、集群部署等多项实用功能。当然了,ProxySQL最大的缺点是性能损失较大,预计至少有20% ~ 30%的性能损失,因此如果是在高性能场景下可能不太合适。不过可以考虑通过分库分表等方式降低单节点压力,充分发挥ProxySQL的集群功能。


3. 构建HTAP系统


ClickHouse和ProxySQL的安装本文不再赘述,直接开始动手构建HTAP系统。下面是整体架构示意图

image.png


3.1 将ClickHouse配置成为MySQL的从库


登入ClickHouse后,执行下面的命令启用新特性:

clickhouse :) SET allow_experimental_database_materialize_mysql = 1;



在ClickHouse中,创建一个复制通道,即可构建一个MySQL复制从库,例如:

clickhouse :) CREATE DATABASE test ENGINE = MaterializeMySQL('172.24.10.10:3306', 'test', 'repl', 'repl');

clickhouse :) use test;
clickhouse :) show tables;
┌─name─────┐
│ sbtest1 │
│ sbtest10 │
│ sbtest11 │
...
32 rows in set. Elapsed: 0.006 sec.



首次创建复制通道后,ClickHouse会快速从MySQL主库读取所有数据并应用,可以查看数据复制的进度:

[root@yejr.run]# cat metadata/sbtest/.metadata

Version: 2
Binlog File: binlog.001496
Executed GTID: 097ee9f2-2ded-11eb-9211-e4434ba52b50:1-952676723
Binlog Position: 789663343
Data Version: 2



提醒:在这里,我设置的是主从复制专用账号。相对于普通的主从复制账号,用于ClickHouse从库的账号至少还要加上只读权限,例如:

[root@yejr.run]> show grants for repl;
+--------------------------------------------------------------------------+
| Grants for repl@% |
+--------------------------------------------------------------------------+
| GRANT RELOAD, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON . TO `repl`@`%` |
| GRANT SELECT ON `test`.* TO `repl`@`%` |
+--------------------------------------------------------------------------+



ClickHouse的MaterializeMySQL引擎从MySQL复制数据的速度非常之快,甚至比MySQL原生的从库还要更快,大家可以亲身感受体验下。

接下来,再在ClickHouse中创建一个业务账号,以及一个服务监控账号(用于ProxySQL对后端服务的监控)。编辑ClickHouse的配置文件 users.xml,增加两个用户:

      <app_user>
<password>app_user</password>
<networks incl="networks" replace="replace">
<ip>::/0</ip>
</networks>
<profile>default</profile>
<quota>default</quota>
</app_user>
<monitor>
<password>monitor</password>
<networks incl="networks" replace="replace">
<ip>::/0</ip>
</networks>
<profile>default</profile>
<quota>default</quota>
</monitor>


我只设置了简单密码,也没有修改其权限和quota模式,仅演示用,线上生产环境请自行调整以合规。


3.2 配置ProxySQL

配置mysql_servers表,增加两条记录,并使配置生效:

proxysql> insert into mysql_servers(hostgroup_id, hostname, port) values('0', '172.24.10.10', '3306');
proxysql> insert into mysql_servers(hostgroup_id, hostname, port) values('1', '172.24.10.11', '9004');
proxysql> save mysql servers to disk; load mysql servers to run;



其中,172.24.10.10:3306 是MySQL主库,172.24.10.11:9004是ClickHouse从库,9004端口是ClickHouse里给MySQL客户端连接专用的,可以用MySQL客户端(协议)连接进来执行各种操作。

hostgroup分别为0和1,0用于读写组,1用于只读组

配置mysql_users表,加入业务账号和监控账号:

proxysql> select username,password,active from mysql_users;
+-----------+----------+--------+
| username | password | active |
+-----------+----------+--------+
| app_user | app_user | 1 |
| monitor | monitor | 1 |
+-----------+----------+--------+

proxysql> save mysql users to disk; load mysql users to runtime;



配置mysql_query_rules表,这个是关键,用于判断将哪些SQL转发到MySQL主库,哪些转发到ClickHouse:

proxysql> select rule_id, active, match_pattern,destination_hostgroup from mysql_query_rules;
+---------+--------+-------------------------+-----------------------+
| rule_id | active | match_pattern | destination_hostgroup |
+---------+--------+-------------------------+-----------------------+
| 1 | 1 | ^SELECT.\&#43;CLICKHOUSE. | 1 |
+---------+--------+-------------------------+-----------------------+

proxysql> save mysql query rules to disk; load mysql query rules to run;



上述规则的意思是,当SELECT语句中包含 "+CLICKHOUSE" 关键字时,就会自动转发到 ClickHouse 后端去处理,其余的都发送到MySQL后端处理。例如下面这两条SQL就会分别转发到MySQL和ClickHouse后端:



#SQL #1
[root@yejr.run]> SELECT * FROM sbtest1 WHERE id=1;

#SQL #2
[root@yejr.run]> SELECT /+CLICKHOUSE/ * FROM sbtest1 WHERE id=1;



            </div>
相关文章
|
9天前
|
机器人 API 调度
基于 DMS Dify+Notebook+Airflow 实现 Agent 的一站式开发
本文提出“DMS Dify + Notebook + Airflow”三位一体架构,解决 Dify 在代码执行与定时调度上的局限。通过 Notebook 扩展 Python 环境,Airflow实现任务调度,构建可扩展、可运维的企业级智能 Agent 系统,提升大模型应用的工程化能力。
|
人工智能 前端开发 API
前端接入通义千问(Qwen)API:5 分钟实现你的 AI 问答助手
本文介绍如何在5分钟内通过前端接入通义千问(Qwen)API,快速打造一个AI问答助手。涵盖API配置、界面设计、流式响应、历史管理、错误重试等核心功能,并提供安全与性能优化建议,助你轻松集成智能对话能力到前端应用中。
715 154
|
15天前
|
人工智能 数据可视化 Java
Spring AI Alibaba、Dify、LangGraph 与 LangChain 综合对比分析报告
本报告对比Spring AI Alibaba、Dify、LangGraph与LangChain四大AI开发框架,涵盖架构、性能、生态及适用场景。数据截至2025年10月,基于公开资料分析,实际发展可能随技术演进调整。
963 152
|
负载均衡 Java 微服务
OpenFeign:让微服务调用像本地方法一样简单
OpenFeign是Spring Cloud中声明式微服务调用组件,通过接口注解简化远程调用,支持负载均衡、服务发现、熔断降级、自定义拦截器与编解码,提升微服务间通信开发效率与系统稳定性。
366 156
|
7天前
|
分布式计算 监控 API
DMS Airflow:企业级数据工作流编排平台的专业实践
DMS Airflow 是基于 Apache Airflow 构建的企业级数据工作流编排平台,通过深度集成阿里云 DMS(Data Management Service)系统的各项能力,为数据团队提供了强大的工作流调度、监控和管理能力。本文将从 Airflow 的高级编排能力、DMS 集成的特殊能力,以及 DMS Airflow 的使用示例三个方面,全面介绍 DMS Airflow 的技术架构与实践应用。
|
8天前
|
人工智能 自然语言处理 前端开发
Qoder全栈开发实战指南:开启AI驱动的下一代编程范式
Qoder是阿里巴巴于2025年发布的AI编程平台,首创“智能代理式编程”,支持自然语言驱动的全栈开发。通过仓库级理解、多智能体协同与云端沙箱执行,实现从需求到上线的端到端自动化,大幅提升研发效率,重塑程序员角色,引领AI原生开发新范式。
588 2