作者：TCeason 青云科技数据库研发工程师
2000 年至今，MySQL[1] 一直是全球最受欢迎的 OLTP（联机事务处理）数据库，ClickHouse[2] 则是近年来受到高度关注的 OLAP（联机分析处理）数据库。那么二者之间是否会碰撞出什么火花呢？
本文将带领大家 打破异构数据库壁垒，将 MySQL 数据同步至 ClickHouse。
背景
1、MySQL 复制的发展历程
图 1-1 详细罗列了 MySQL 复制的发展历程。
2001 年的 MySQL 3.23 版本就已经支持了同构数据库 异步复制；由于是异步复制，根本无法在实际生产中大批量使用。
2013 年 MySQL 5.7.2 版本支持 增强半同步复制 能力，才勉强算得上是企业级可用的数据同步方案。
2016 年 MySQL 5.7.17 支持了 MGR，并不断地发展成熟，变成了一个金融级别可用的数据同步方案。
而对于同构的 MySQL 数据同步，接下来要做的就是不断地优化体验，提升同步时效性，解决网络异常下的各类问题。
基于此，各大厂商也开始做自己的高可用同步组件。例如由 QingCloud 数据库研发团队研发并开源的 Xenon，就具备了真正的强一致性和高可用能力。
2、MySQL + Xenon
图 1-2 中的 Xenon 是由类 Raft 算法来实现的高可用组件，用来管理 MySQL 选举和探活，并订正数据准确性。MySQL 数据同步则依然使用 Semi-Sync Replication 或者 MGR，从而达到数据强一致性、无中心化自动选主且主从秒级切换，以及依托于云的跨区容灾能力。
ClickHouse 同步 MySQL 数据
为了加速 OLAP 查询，QingCloud MySQL Plus[3]（MySQL + Xenon） 借用 ClickHouse 来同步 MySQL 数据。
1、ClickHouse 概述
ClickHouse 是一个用于联机分析 (OLAP) 的列式数据库管理系统 (DBMS)。ClickHouse 构思于 2008 年，最初是为 YandexMetrica（世界第二大Web分析平台）而开发的。多年来一直作为该系统的核心组件被该系统持续使用着，并于 2016 年宣布开源。
从目前最新的 DB-Engines 中可以看到其排名曲线一路高涨，并且各大厂在重要业务上已经大量部署，这是一个很明显的趋势。因此，我们似乎可以认定 ClickHouse 的火热并不只是一时现象，它将长久地存活下去。而且，ClickHouse 灵活的外部表引擎，可轻松实现与 MySQL 的数据同步，接下来让我们了解一下。
2、MySQL Table Engine
MySQL Table Engine 的特性。
- Mapping to MySQL table
- Fetch table struct from MySQL
- Fetch data from MySQL when executing query
ClickHouse 最开始支持表级别同步 MySQL 数据，通过外部表引擎 MySQL Table Engine 来实现同 MySQL 表的映射。从 information_schema 表中获取对应表的结构，将其转换为 ClickHouse 支持的数据结构，此时在 ClickHouse 端，表结构建立成功。但是此时，并没有真正去同步数据。只有向 ClickHouse 中的该表发起请求时，才会主动的拉取要同步的 MySQL 表的数据。
MySQL Table Engine 使用起来非常简陋，但它是非