2024年 5 月 18 日,ClickHouse官方首届杭州 Meetup 活动成功举行。本次活动由 ClickHouse 和阿里云主办,NineData 和云数据库技术社区协办。围绕ClickHouse的核心技术、应用案例、最佳实践、数据管理、以及迁移同步等方面,和行业专家展开交流探索。
本次活动,NineData 高级架构师周金义受邀参会,分享《ClickHouse 数据管理与同步的关键技术》的技术分享。
本文来自于周金义在ClickHouse沙龙·杭州站的公开分享整理:
我很荣幸能在此与大家分享关于ClickHouse领域的见解,特别是关于NineData在数据管理和同步方面的最新进展。今天,我将围绕三个主题进行讲解:
1. NineData简介
1.1 公司背景与团队
NineData是一家由行业资深专家创立的公司,其CEO曾在阿里云担任要职,负责数据库产品管理和解决方案的整体设计,推进云原生数据库产品体系的建设。包括知名的云原生数据库产品:DTS、DMS、DBS和DAS。引领了云原生数据库生态的发展,并成功推出了四款备受认可的产品:数据库DevOps、数据复制、备份与恢复以及数据对比,已在众多客户中得到了积极的反响。
2.2 NineData数据管理平台
NineData数据管理平台致力于提供高效、易用的解决方案,主要价值表现在权限管理、规范流程和开发协同。通过集成ClickHouse的强大功能,帮助用户更好地管理和优化他们的数据。平台专注于提升数据处理效率,简化运维流程,以满足现代企业对数据的需求。
1.3 NineData数据同步
在数据同步方面,NineData不断优化技术栈,构建了一套稳定且高效的架构,专为ClickHouse设计,旨在无缝连接各类数据源,实现实时或准实时的数据同步,确保数据一致性。
1.4 NineData架构总览
接下来,让我们深入了解NineData的四款核心产品。下面是对NineData智能数据管理平台的概览介绍。
第一点,DevOps模块是我们关注的重点。其核心价值在于实现高效协同开发,解决企业在多数据库环境中的挑战。随着业务的复杂性增加,企业往往使用多种数据库类型,包括TP、AP,甚至国产数据库。然而,对于开发人员和DBA而言,如何在一个统一平台上无缝访问这些不同类型的数据库,往往是他们面临的一大难题。目前市场上的解决方案往往无法覆盖所有数据库类型,这正是我们的DevOps平台所填补的空白。
其中,DevOps提供强大的权限管理,确保数据库系统的安全稳定。如果权限控制不当,可能导致生产环境的问题。此外,我们的系统还提供详尽的操作审计功能。每当在源库进行任何操作时,都会被精确记录,以便在出现问题时,能够追溯到特定员工在何时对哪个数据库进行了何种操作。这样的审计记录有助于我们及时发现并处理潜在问题,确保数据安全和合规性。
第二部分,功能是数据复制。许多老师已经介绍了TP(事务处理)和AP(分析处理)的概念,TP专注于事务处理,而AP则专注于分析处理。举例来说,将数据从MySQL同步到ClickHouse,因为MySQL并不擅长数据分析,但通过ClickHouse,我们可以实现在线数据分析的能力,从而充分发挥数据的价值。
在数据同步过程中,我们可以支持同构和异构两种能力,即同构数据同步和异构数据同步。在同步数据的过程中,我们可以监控同步链路性能以及处理异常信息,具备观测和干预的能力。
第三部分,数据对比。在数据同步过程中,常常会面临数据质量问题,尤其是在TP到AP的数据流转过程中。为了确保数据同步后的一致性,我们需要具备数据对比的能力,以确保数据质量,保证数据的准确性。
最后,大部分企业都会使用多云以及多数据源的架构,这种架构已经逐步成为趋势。为了让数据发挥最大的价值,通过数据同步,让数据在不同的云和不同的数据库类型之间进行流动,利用它们各自的优势来让数据产生更大的价值。
最后,在数据备份方面的解决方案。尽管数据备份是公司的核心资产之一,如何有效保护这些数据是至关重要的。传统的数据备份方案,对备份集的有效性和RPO/RTO很难保障,以及备份成本高。通过我们的 NineData 备份,轻松的就能实现了跨云备份、异地备份,并且提供备份集的实时查询能力,让冷数据变热,无需再将备份恢复以验证其有效性,彻底解决了传统备份的问题。
通过 NineData 智能数据管理平台,我们可以跨不同的云、IDC和数据库进行数据传输同步:将数据传输到搜索平台、消息队列,甚至是数据仓库,然后借助 DevOps 中的 SQL IDE、权限管理和规范流程,开发协调等,为不同的角色提供服务,包括数据库开发、BI 开发、DBA 和业务运营。
2. NineData数据管理平台
2.1 NineData DevOps
NineData DevOps 作为高效安全的数据库管理平台,它分为两个版本:个人版和企业版。
NineData DevOps个人版(永久免费),具备与传统工具如 DBeaver 或 Navicat 相媲美的功能,例如 SQL 智能补全、数据查询、导入导出功能,以及可视化的表结构设计。此外,我们还添加了 AI 功能,包括自然语言转换和不同结构类型的转换。
NineData DevOps企业版,在个人版的基础功能外,还包含了组织权限管理、流程规范和不同环境下的变更发布和敏感数据管理功能。
举例来说,由于DBA和研发人员的比例,以及对数据库的熟悉程度不同,导致在数据管理上面会面临多个痛点:安全管控、开发效率低以及数据库的稳定性。但通过我们的全量管理、流程规范,开发协同,可以智能、高效地解决问题。
在变更发布方面,NineData 实现了 OnlineDDL 和 OnlineDML,无需担心操作会锁表导致线上数据库HANG的问题。此外,我们还实现了数据变更的回滚功能,可以快速对误操作SQL进行回滚,并且我们也提供了基于AI能力的索引的推荐功能。
最后,在敏感数据管理方面,NineData 提供了自动发现、扫描和配置的脱敏策略规则和脱敏策略。不仅可以针对敏感列和自定义列进行脱敏,还也可以针对不同的开发人员进行脱敏设置,保证生产数据的安全。
2.2 NineData DevOps x ClickHouse
2.2.1 对象展示和SQL补全
通过对比市面上的ClickHouse客户端,NineData在图形用户界面(GUI)的直观性和功能完整性上占据领先地位,尤其是在处理ClickHouse特有的对象。并且在针对ClickHouse的SQL智能补全方面,我们的产品实现了平等且强大的支持。
右下角的部分显示了NineData对SQL补全功能的智能优化,无论是在ClickHouse还是其他支持的数据库上,都能提供高效辅助,显著提升了开发者的效率。
2.2.2 表创建和编辑
在NineData的GUI界面中,第二部分专注于可视化编辑:如表的创建和修改。当用户右键点击新建表时,我们提供了高度定制化体验。列名自定义是基础,更重要的是,我们支持用户从预设的下拉菜单中选择最新的数据库列类型,直至24.3版本的所有兼容类型,无需自行输入,简化了操作流程。
对于索引设置,同样具备最新版本的索引特性支持,使得表设计更为灵活。并且在进行可视化表设计时,可以实时生成的SQL脚本,便于在不同环节使用。
此外,我们还提供了其他丰富的选项,包括存储引擎选择(如MergeTree或其他),以及集群集成。用户可以根据需求选择本地表或分布式表,这充分契合ClickHouse的现代数据处理需求,展示了我们GUI的高级功能。
2.2.3 灵活高效的业务审批流程与规范
在开发人员广泛使用的工具中,SQL质量控制至关重要。鉴于开发人员的知识水平差异可能导致编写出不规范或性能不佳的SQL,实施严格的规范审核显得尤为重要。目前,NineData 已建立了一套包含约100多项标准的规则库,涵盖结构设计、引擎选择、组件构建等多个层面。一旦SQL检测到违规,系统会采取相应措施,如阻断或提供改进建议。
通过遵循我们的规范,开发人员在获得反馈并接受建议后,将发起进一步流程,包括提交给上级主管审批。审批通过后,SQL将按照建议进行调整,并在各个阶段执行。这样,我们的系统确保上线的SQL始终保持高质量,避免不符合规范的问题出现,从而提升整体代码质量和数据库的稳定性。
在NineData的流程管理系统中,上述的SQL提交后,作为工单被发起。支持多级审批,审批者可以根据需求灵活创建多个审批节点,或选择自动执行或定时任务。特别地,为适应DBA的日常需求,我们设计了定时处理功能,避免在非工作时间执行DDL操作,确保合规性与效率。
对于不确定的问题,如SQL执行错误或失败,NineData提供了回滚SQL功能和异常自动捕获,并允许用户自定义错误处理策略,如错误报告或定制解决方案,整合于审核模板中。一旦执行成功,工作流程将清晰展示,显示完整的执行状态。
2.2.4 NineData 数据同步
数据作为企业的核心资产,其价值的实现依赖于有效的流动。NineData提供的数据同步,让数据在不同的云和不同的数据库类型之间进行流动,利用它们各自的优势来让数据产生更大的价值。
首先,我们的数据同步技术具备结构映射能力,针对异构数据源之间的差异,如从MySQL迁移到ClickHouse,它能智能地构建适应新环境的数据库结构。完成结构同步后,我们支持全量数据迁移,紧接着是基于日志变化数据捕获(CDC)的增量同步,确保数据实时且准确地同步。
然而,数据同步过程中的数据质量控制也至关重要。为此,NineData内置了数据对比功能,实时监控数据同步,自动检测并纠正任何潜在的不一致性,以保护数据的一致性,防止数据错误的发生。
2.2.5 NineData 数据同步能力和优势
NineData 的数据同步解决方案已经实现了显著的进步,支持超过20种不同类型的数据库源,包括同构和异构环境下的单向和双向数据复制。在理想条件下,即数据库性能未受瓶颈(如带宽或I/O)限制时,我们能够实现每秒高达10万+的行处理速率(RPS)。通过精准的数据对比,我们确保数据的一致性,并提供灵活的控制,如限流和暂停功能,以适应不同场景的需求。即使在高峰期过后,也能暂停任务,待启动后支持断点续传,保证同步链路的稳定性。
对于双活或多活场景,NineData 数据同步逐步开始支持双向同步,并且也支持同步到Kafka,直接消费来写入到目标实例。
2.2.6 NineData 数据同步能力
第一次接触ClickHouse是在2017年,在Percona的一篇博客文章中了解到它的强大。直到2020年才真正开始使用,但在使用过程中遇到了一些问题,比如无主键表无法同步的情况、增量同步异常后的处理,目前市面上的同步工具也未能很好地解决这个问题。
在NineData集成ClickHouse方面,不仅解决了上面说的问题,还在数据类型支持方面比ClickHouse官方的同步引擎(materialsMySQL)更加全面,特别是在空间类型和地理位置类型方面。除了类型外,对增量的DDL和DML的支持、断点续传、限流、对比以及ETL方面都支持的更加全面。
在 NineData 的数据同步框架中,分为四个关键模块,首先是结构复制。具体来说,结构复制(同异构)完成后,如图所示,可以清晰地查看生成的DDL(数据定义语言),例如MySQL创建表的SQL语句如何转换为ClickHouse的相应操作。
全量同步部分,界面与结构同步保持一致,除了任务状态和实时进度显示,还具备流量控制功能。当业务高峰期面临压力时,能够实时实施限流操作,保证数据库的稳定。在性能上,远超竞品,提供强劲的全量复制性能。
接下来是增量同步,支持DML(数据操纵语言)操作,包括数据插入、删除和列名/长度变更。在性能方面,通过攒批、逻辑合并等技术,也提供了强劲的增量复制性能。
当增量数据传输无延迟时,NineData 进行数据一致性检查(数据对比)。根据不同的需求通过不同的对比策略,确保复制数据的一致。一旦发现数据不一致,系统会标识差异,并生成用于修复的SQL变更指令。执行这些修复操作后,目标端数据将与源端一致。
最后,在数据复制流程中,虽然任务看似复杂,包括全量、增量和结构对比等环节,但其实配置过程极其便捷。只需在界面左侧录入数据源,创建一个复制任务,设置完成后,自动的完成全量、增量数据同步和数据对比。在 NineData 数据复制整个配置过程简洁高效,一分钟即可完成。
3. ClickHouse全球合作伙伴
去年底,NineData公司还与ClickHouse合作,加强了ClickHouse在我们生态系统中的建设。我们期待与ClickHouse携手,共创一个更为成熟、充满活力的生态系统,为所有用户提供卓越的体验。感谢大家一直以来的支持,让我们共同见证这一转变并期待未来的更多可能。