利用ProxySQL、MySQL、ClickHouse快速構建HTAP系統。 ### 1. 關于ClickHouse 企業里隨著數據量的增加,以及日趨復雜的分析性業務需求,主要適用于OLTP場景的MySQL壓力越來越大。多年前還能免費試用的infobright社區版也早就銷聲匿跡,infinidb被MariaDB收入囊中之后改頭換面變成ColumnStore,但最近幾年發展的平平淡淡,都不是理想的OLAP方案。 戰斗民族出品的ClickHouse這幾年則" />
摘要:利用快速構建系統。構建系統和的安裝本文不再贅述,直接開始動手構建系統。分別為和,用于讀寫組,用于只讀組。最后配置的監控服務可選,非必須至此,一個全部基于開源應用的簡易系統就構建好了。
利用ProxySQL、MySQL、ClickHouse快速構建HTAP系統。
企業里隨著數據量的增加,以及日趨復雜的分析性業務需求,主要適用于OLTP場景的MySQL壓力越來越大。多年前還能免費試用的infobright社區版也早就銷聲匿跡,infinidb被MariaDB收入囊中之后改頭換面變成ColumnStore,但最近幾年發展的平平淡淡,都不是理想的OLAP方案。
戰斗民族出品的ClickHouse這幾年則是風頭正勁,國內用戶也越來越多,幾大公有云上也提供相應的產品服務,是目前市面上最快的OLAP數據庫,性能遠超Vertica、Sybase IQ等。
ClickHouse對MySQL的兼容性也很好,除了很多語法相同或接近外,甚至還可以利用MySQL客戶端(協議)連接到ClickHouse。
ClickHouse 可以掛載為 MySQL 的一個從庫 ,先全量再增量的實時同步 MySQL 數據,這個功能可以說是今年最亮眼、最剛需的功能,基于它我們可以輕松的打造一套企業級解決方案,讓 OLTP 和 OLAP 的融合從此不再頭疼。目前支持 MySQL 5.6/5.7/8.0 版本,兼容 Delete/Update 語句,及大部分常用的 DDL 操作。只需要安裝最新版本的ClickHouse就可以體驗到這個新特性了,不過該特性還處于experimental階段,還在不斷完善中。
ProxySQL是一款強大的中間件為MySQL的架構提供了有力的支持,支持傳統主從復制、半同步復制、MGR、PXC等多種MySQL架構,還支持故障自動檢測和切換、連接池、讀寫分離、日志記錄、監控、集群部署等多項實用功能。當然了,ProxySQL最大的缺點是性能損失較大,預計至少有20% ~ 30%的性能損失,因此如果是在高性能場景下可能不太合適。不過可以考慮通過分庫分表等方式降低單節點壓力,充分發揮ProxySQL的集群功能。
ClickHouse和ProxySQL的安裝本文不再贅述,直接開始動手構建HTAP系統。下面是整體架構示意圖
3.1 將ClickHouse配置成為MySQL的從庫
登入ClickHouse后,執行下面的命令啟用新特性:
clickhouse :) SET allow_experimental_database_materialize_mysql = 1;
在ClickHouse中,創建一個復制通道,即可構建一個MySQL復制從庫,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.
首次創建復制通道后,ClickHouse會快速從MySQL主庫讀取所有數據并應用,可以查看數據復制的進度:
[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:在這里,我設置的是主從復制專用賬號。相對于普通的主從復制賬號,用于ClickHouse從庫的賬號至少還要加上只讀權限,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引擎從MySQL復制數據的速度非常之快,甚至比MySQL原生的從庫還要更快,大家可以親身感受體驗下。
接下來,再在ClickHouse中創建一個業務賬號,以及一個服務監控賬號(用于ProxySQL對后端服務的監控)。編輯ClickHouse的配置文件 users.xml,增加兩個用戶:
app_user
::/0
default
default
monitor
::/0
default
default
我只設置了簡單密碼,也沒有修改其權限和quota模式,僅演示用,線上生產環境請自行調整以合規。
3.2 配置ProxySQL
配置mysql_servers表,增加兩條記錄,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主庫,172.24.10.11:9004是ClickHouse從庫,9004端口是ClickHouse里給MySQL客戶端連接專用的,可以用MySQL客戶端(協議)連接進來執行各種操作。
hostgroup分別為0和1,0用于讀寫組,1用于只讀組。
配置mysql_users表,加入業務賬號和監控賬號:
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,這個是關鍵,用于判斷將哪些SQL轉發到MySQL主庫,哪些轉發到ClickHouse:
proxysql> select rule_id, active, match_pattern,destination_hostgroup from mysql_query_rules;
+---------+--------+-------------------------+-----------------------+
| rule_id | active | match_pattern | destination_hostgroup |
+---------+--------+-------------------------+-----------------------+
| 1 | 1 | ^SELECT.*+CLICKHOUSE.* | 1 |
+---------+--------+-------------------------+-----------------------+
proxysql> save mysql query rules to disk; load mysql query rules to run;
上述規則的意思是,當SELECT語句中包含 "+CLICKHOUSE" 關鍵字時,就會自動轉發到 ClickHouse 后端去處理,其余的都發送到MySQL后端處理。例如下面這兩條SQL就會分別轉發到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;
第二條SQL利用MySQL的注釋語法巧妙地實現規則HINT。
查詢 stats_mysql_query_digest 表的結果予以確認:
proxysql> select hostgroup, schemaname, username, digest, digest_text from stats_mysql_query_digest;
+-----------+------------+----------+--------------------+----------------------------------+
| hostgroup | schemaname | username | digest | digest_text |
+-----------+------------+----------+--------------------+----------------------------------+
| 0 | sbtest | app_user | 0x5662D7CF0442E794 | select * from sbtest1 where id=? |
| 1 | sbtest | app_user | 0x5662D7CF0442E794 | select * from sbtest1 where id=? |
+-----------+------------+----------+--------------------+----------------------------------+
可以看到,兩條SQL看起來一樣,但分別轉發到不同的hostgroup了。
最后配置ProxySQL的監控服務(可選,非必須):
proxysql> set mysql-monitor_enabled="true";
proxysql> set mysql-monitor_username="monitor";
proxysql> set mysql-monitor_password="monitor";
proxysql> save mysql variables to disk; load mysql variables to runtime;
至此,一個全部基于開源應用的簡易HTAP系統就構建好了。
在這里,我選用ClickHouse官方提供的benchmark方案:Star Schema Benchmark。
編譯完成后先是利用ssb-dbgen生成測試數據(指定參數 -s 50):
./dbgen -s 50 -T c &
./dbgen -s 50 -T l &
./dbgen -s 50 -T p &
./dbgen -s 50 -T s &
./dbgen -s 50 -T d &
再創建幾個測試庫表,自行修改建表的DDL以適應MySQL語法。而后導入測試數據,最后根據文檔并生成 lineorder_flat 表。
[root@yejr.run]> show table status;
+----------------+--------+---------+------------+-----------+----------------+--------------+
| Name | Engine | Version | Row_format | Rows | Avg_row_length | Data_length |
+----------------+--------+---------+------------+-----------+----------------+--------------+
| customer | InnoDB | 10 | Dynamic | 1378209 | 120 | 166363136 |
| lineorder | InnoDB | 10 | Dynamic | 297927870 | 100 | 29871833088 |
| lineorder_flat | InnoDB | 10 | Dynamic | 292584926 | 430 | 125952851968 |
| part | InnoDB | 10 | Dynamic | 1192880 | 111 | 132792320 |
| supplier | InnoDB | 10 | Dynamic | 99730 | 110 | 11026432 |
+----------------+--------+---------+------------+-----------+----------------+--------------+
數據全部加載完畢后,再在ClickHouse中創建MaterializeMySQL復制通道:
clickhouse :) CREATE DATABASE ssb ENGINE = MaterializeMySQL(172.24.10.10:3380, ssb, repl, repl);
數據量比較大,耐心靜待它復制完成即可。
然后連接 ProxySQL,先簡單執行大表count(*),觀察耗時的不同:
#直接執行count(*),會轉發到后端 MySQL 實例
[root@yejr.run]> select count(*) from lineorder_flat;
+-----------+
| count(*) |
+-----------+
| 300005811 |
+-----------+
1 row in set (3 min 2.14 sec)
#加上HINT規則,會轉發到后端 ClickHouse 實例
[root@yejr.run]> select /*+CLICKHOUSE*/ count(*) from lineorder_flat;
+-----------+
| count(*) |
+-----------+
| 300005811 |
+-----------+
1 row in set (5.67 sec)
光是 count(*) 就差了好多倍。
再選取其中前4個SQL測試,記錄的耗時如下:
Query MySQL ClickHouse(從庫) ClickHouse(原生)
Q1.1 308.388684 0.149 0.107
Q1.2 320.373203 0.280 0.027
Q1.3 279.673361 0.346 0.030
Q2.1 286.451062 1.246 0.489
很明顯,直接在MySQL上查詢的效率實在太低了,而作為從庫的MaterializeMySQL和ClickHouse原生的MergeTree表雖然也有一定差距,但相差也沒那么大了,還算是很快的。
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