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将数据从 SQL Server 流式传输到 ClickHouse 实现快速分析：分步指南

在本文中，我们将通过一个教程，演示如何将数据从 SQL Server 流式传输到 ClickHouse。对于需要为内部或面向客户的仪表板提供超高速分析的场景，ClickHouse 是理想选择。我们会一步一步讲解如何设置这两个数据库、如何将它们连接起来，以及最后如何使用 Streamkap 来流式传输数据。如果 SQL Server 负责你的日常业务处理，而你又需要借助 ClickHouse 的高性能来进行分析，那么你来对地方了。

为什么要将数据从 SQL Server 流式传输到 ClickHouse？​

如果你在看这篇文档，很可能已经遇到了这样的痛点：SQL Server 在事务处理方面非常可靠，但并不是为运行高负载的实时分析查询而设计的。

这正是 ClickHouse 发挥优势的地方。ClickHouse 为分析而生，即使在超大数据集上也能提供极快的聚合和报表能力。因此，搭建一个将事务数据持续推送到 ClickHouse 的 CDC 流式管道，可以让你运行极其快速的报表——非常适合运营、产品团队或客户可视化看板。

典型用例：

  • 内部报表，不会拖慢生产应用的性能
  • 面向客户的仪表盘，需要快速响应并且始终保持最新
  • 事件流处理，例如保持用户行为日志的实时更新，便于分析

开始前需要准备的内容​

在深入细节之前，请先准备好以下内容：

先决条件​

连接信息​

请确保已具备：

  • SQL Server 的服务器地址、端口、用户名和密码。建议为 Streamkap 创建单独的用户和角色，以便访问你的 SQL Server 数据库。查看我们的文档以获取配置详情。
  • ClickHouse 的服务器地址、端口、用户名和密码。ClickHouse 中的 IP 访问列表决定了哪些服务可以连接到你的 ClickHouse 数据库。请按照此处的说明进行配置。
  • 你希望进行流式传输的表——目前先从一张表开始即可

将 SQL Server 设置为数据源​

下面开始。

步骤 1：在 Streamkap 中创建 SQL Server Source​

首先需要设置 source（数据源）连接。这样 Streamkap 才能知道应该从哪里获取变更数据。

按以下步骤操作：

  1. 打开 Streamkap，进入 Sources 部分。
  2. 创建一个新的 source（数据源）。
  • 为它起一个易于识别的名称（例如：sqlserver-demo-source）。
  1. 填写 SQL Server 连接信息：
  • Host（例如：your-db-instance.rds.amazonaws.com）
  • Port（SQL Server 的默认端口是 3306）
  • Username 和 Password
  • Database 名称

幕后发生了什么​

完成此配置后，Streamkap 会连接到 SQL Server 并自动发现其中的表。对于本次演示，我们将选择一张已经有数据持续流入的表，比如 events 或 transactions。

创建 ClickHouse 目标​

现在我们来配置要发送所有这些数据的目标。

步骤 2：在 Streamkap 中添加 ClickHouse 目标端​

与创建源类似，我们将使用 ClickHouse 连接信息创建一个目标端。

步骤：​

  1. 在 Streamkap 中进入 Destinations 部分。
  2. 新建一个 Destination——选择 ClickHouse 作为 Destination 类型。
  3. 输入你的 ClickHouse 信息：
  • Host
  • Port（默认是 9000）
  • Username 和 Password
  • Database 名称

示例截图：在 Streamkap 仪表盘中添加新的 ClickHouse Destination。

Upsert 模式：是什么？​

这是一个重要步骤：我们希望使用 ClickHouse 的 “upsert” 模式——其底层使用的是 ClickHouse 中的 ReplacingMergeTree 引擎。这样可以高效地合并新写入的记录，并在数据摄取之后处理更新，利用 ClickHouse 所谓的 “part merging”。

  • 这可以确保当 SQL Server 端的数据发生变化时，目标表不会被重复数据填满。

处理 Schema 演进​

当你的应用在运行中，开发人员不断按需添加新列时，ClickHouse 和 SQL Server 有时不会拥有完全相同的列。

  • 好消息：Streamkap 可以处理基本的 schema 演进。这意味着如果你在 SQL Server 中添加了一个新列，它也会出现在 ClickHouse 端。

只需在目标端设置中选择“schema evolution”。如有需要，之后你随时可以再进行调整。

构建流式管道​

在源和目标都配置完成后，就到了最有趣的环节——开始流式传输数据！

步骤 3：在 Streamkap 中配置 Pipeline​

Pipeline 设置​

  1. 在 Streamkap 中进入 Pipelines 选项卡。

  2. 创建一个新的 pipeline。

  3. 选择你的 SQL Server 源（sqlserver-demo-source）。

  4. 选择你的 ClickHouse 目标（clickhouse-tutorial-destination）。

  5. 选择你想要进行流式传输的表——比如 events。

  6. 配置为使用 Change Data Capture（CDC）。

  • 对于这次运行，我们只会流式传输新数据（可以先跳过回填，先专注于 CDC 事件）。

Pipeline 设置截图——展示如何选择源、目标和表。

是否需要回填？​

你可能会问：我是否应该回填历史数据？

在很多分析场景下，你可能只需要从现在开始以流式方式同步后续变更，但也可以随时再回去加载更早的数据。

除非你有明确需求，否则目前可以先选择“不回填（don’t backfill）”选项。

流式传输实战：预期效果​

现在你的 pipeline 已经配置完成并开始运行！

步骤 4：观察数据流​

将会发生如下过程：

  • 当新数据写入 SQL Server 上的源表时，Streamkap 数据管道会捕获这些变更并发送到 ClickHouse。
  • ClickHouse（借助 ReplacingMergeTree 和数据分片合并）摄取这些行并合并更新。
  • 表结构会自动跟进 —— 在 SQL Server 中新增列，这些列也会在 ClickHouse 中显示出来。

通过实时仪表盘或日志，你可以看到 ClickHouse 和 SQL Server 中的行数在实时增长。

你可以直观地看到，随着 SQL Server 接收数据，ClickHouse 中的行数不断攀升。

-- Example: Checking rows in ClickHouse 
SELECT COUNT(*) FROM analytics.events; |

在高负载场景下可能会出现一定延迟，但在大多数场景中都能实现近乎实时的流式传输。

幕后原理：Streamkap 实际在做什么？​

先简单了解一下它在幕后做了什么：

  • Streamkap 会监听 SQL Server 的二进制日志（与用于复制的日志相同）。
  • 一旦在你的表中有行被插入、更新或删除，Streamkap 就会捕获该事件。
  • 它会将事件转换成 ClickHouse 能理解的格式并发送过去——在你的分析数据库中即时应用这些变更。

这不仅仅是 ETL——而是完整的变更数据捕获（CDC），并以实时流的方式传输。

高级选项​

Upsert 模式 vs. Insert 模式​

单纯对每一行执行插入（Insert 模式），和同时确保更新与删除也被同步（Upsert 模式），两者有什么区别？

  • Insert 模式：每一行新数据都会被添加——即使是更新操作，你也会得到重复的行。
  • Upsert 模式：对已有行的更新会覆盖现有内容——在保持分析数据新鲜且干净方面要好得多。

处理 Schema 变更​

应用会变化，你的 schema 也会随之变化。使用这个 pipeline：

  • 给业务表新增一列？
    Streamkap 会自动发现，并在 ClickHouse 端同样添加这一列。
  • 移除一列？
    取决于相关设置，你可能需要做一次迁移——但大多数新增列的处理都是顺畅无感的。

生产环境监控：持续监控数据管道​

检查管道健康状况​

Streamkap 提供了一个仪表板，可用于：

  • 查看管道延迟（你的数据有多新？）
  • 监控行数和吞吐量
  • 在出现异常时接收告警通知

仪表板示例：延迟图表、行数、健康指标。

常见监控指标​

  • 延迟：ClickHouse 相比 SQL Server 滞后多久？
  • 吞吐量：每秒处理的行数
  • 错误率：应接近零

正式上线：在 ClickHouse 中执行查询​

数据已经写入 ClickHouse，现在就可以使用各种高速分析工具来查询了。下面是一个基本示例：

-- See top 10 active users in the last hour
SELECT user\_id, COUNT(*) AS actionsFROM analytics.eventsWHERE event\_time >= now() - INTERVAL 1 HOURGROUP BY user\_idORDER BY actions DESCLIMIT 10;

将 ClickHouse 与 Grafana、Superset 或 Redash 等仪表盘工具结合使用，以构建功能全面的报表能力。

后续步骤与深入学习​

本向导只是展示了你能做的事情的一小部分。在掌握基础之后，你可以继续探索：

  • 设置过滤后的流（只同步部分表/列）
  • 将多个数据源持续写入同一个分析型数据库
  • 结合 S3/数据湖实现冷存储
  • 在更改表结构时自动执行 schema 迁移
  • 使用 SSL 和防火墙规则保障数据管道安全

请关注 Streamkap 博客，获取更多深入指南。

常见问题与故障排查​

Q: 这能用于云数据库吗？
A: 可以！在本示例中我们使用的是 AWS RDS。只要确保放通了正确的端口即可。

Q: 性能方面怎么样？
A: ClickHouse 很快。瓶颈通常在于网络或源数据库的 binlog 写入速度，但在大多数情况下，你看到的延迟都会低于 1 秒。

Q: 也能处理删除操作吗？
A: 当然可以。在 upsert 模式下，删除操作同样会在 ClickHouse 中被标记并处理。

总结​

以上就是使用 Streamkap 将 SQL Server 数据流式传输到 ClickHouse 的完整概览。该方案快速、灵活，非常适合既需要实时分析结果、又不希望影响生产数据库性能的团队。

准备好试一试了吗？
前往 注册页面，并告诉我们你是否希望我们进一步介绍以下主题：

  • Upsert 与 Insert 的差异以及两者的实现细节
  • 端到端延迟：多快能拿到最终分析视图？
  • 性能调优与吞吐量
  • 基于这套技术栈构建的真实生产环境看板

感谢阅读！祝你流式传输顺利。