Интеграции ClickHouse: работа с MySQL, S3, Kafka и внешними словарями. Урок 7

До сих пор мы рассматривали ClickHouse как самостоятельную систему: создавали в нем таблицы и загружали данные. Однако в реальном мире данные редко живут в одном месте. Транзакционная информация находится в реляционных базах вроде MySQL или PostgreSQL, архивы логов — в объектных хранилищах типа Amazon S3, а потоки событий в реальном времени — в Apache Kafka. Перемещать все эти данные в ClickHouse с помощью сложных ETL-процессов — долго и дорого. К счастью, ClickHouse спроектирован как открытый аналитический хаб и умеет работать с внешними данными напрямую. В этой статье мы рассмотрим самые важные механизмы интеграции, которые превращают ClickHouse из просто быстрой базы данных в центр вашей аналитической экосистемы.

Движки для внешних баз данных: Запросы без перемещения

Частая задача — объединить аналитические данные из ClickHouse (например, логи событий) со справочной информацией из основной, транзакционной базы данных. ClickHouse позволяет делать это «на лету» с помощью специальных движков таблиц. Как это работает? Вы создаете в ClickHouse таблицу, которая не хранит данные сама, а выступает в роли «прокси» или коннектора к таблице во внешней базе. Каждый раз, когда вы делаете SELECT к такой таблице, ClickHouse перенаправляет запрос во внешнюю систему.

Пример: Подключение к MySQL

Предположим, в MySQL у нас есть таблица users с информацией о пользователях. Создадим ее «отражение» в ClickHouse:

CREATE TABLE users_from_mysql (
user_id UInt64,
user_name String,
registration_date Date
)
ENGINE = MySQL('mysql_host:3306', 'mysql_db', 'users', 'mysql_user', 'password');

Важные оговорки:

Производительность: Этот способ не предназначен для высоконагруженных запросов к внешней базе. Он отлично подходит для JOIN‘ов с небольшими справочниками.

Predicate pushdown: ClickHouse старается «проталкивать» WHERE условия во внешнюю базу, чтобы фильтровать данные на ее стороне, но это работает не для всех типов запросов.

Интеграция ClickHouse при работе с файлами в S3: Анализируем архивы на месте

Объектные хранилища, такие как Amazon S3, — популярное место для хранения огромных архивов логов. Загружать терабайты таких данных в ClickHouse для разового анализа неэффективно. И этого не нужно делать! Интеграция ClickHouse может помочь выполнять запросы напрямую к файлам в S3 с помощью табличной функции s3()

Пример: Запрос к CSV файлу в S3

SELECT
    request_method,
    status_code,
    count()
FROM s3(
    'https://my-bucket.s3.us-east-1.amazonaws.com/logs/archive-*.csv.gz',
    'AWS_ACCESS_KEY_ID',
    'AWS_SECRET_ACCESS_KEY',
    'CSVWithNames',
    'request_method String, status_code UInt16'
)
GROUP BY request_method, status_code;

Потоковая обработка: Интеграция ClickHouse с Apache Kafka

Для аналитики в реальном времени данные часто поступают через брокеры сообщений, и Apache Kafka — самый популярный из них. ClickHouse имеет нативный движок Kafka для создания эффективных real-time пайплайнов. Более подробно мы рассматриваем примеры построения pipelinов на наших курсах, посвященных созданию хранилищ данных на ClickHouse и  Kafka для инженеров данных

Архитектура пайплайна:

Стандартный подход состоит из трех компонентов:

Таблица с движком Kafka: Она подключается к топику Kafka и работает как потребитель (consumer).

Целевая таблица с движком MergeTree: Это основная, оптимизированная таблица, где данные будут храниться постоянно.

Материализованное представление (Materialized View): Это «клей», который автоматически читает новые данные из таблицы Kafka и вставляет их в таблицу MergeTree.

Теперь любой JSON, отправленный в топик в Kafka, будет автоматически распарсен и практически мгновенно попадет в нашу основную аналитическую таблицу.

Обогащение данных: Внешние словари

Еще одна частая задача — обогащение данных. Ваши основные таблицы содержат идентификаторы (user_id), а в отчетах нужны имена (user_name). Делать JOIN каждый раз может быть неэффективно.

Решение — внешние словари. Это справочники (key-value), которые ClickHouse подгружает из внешнего источника и кэширует в оперативной памяти для сверхбыстрого доступа.

Как это работает? Для этого Вам нужно описать словарь (в XML или DDL), указывая его структуру, источник (например, таблица в MySQL) и правила обновления. В запросах вы используете специальную функцию dictGet() для получения значения по ключу. Функция dictGet() работает невероятно быстро, так как обращается к данным в оперативной памяти.

Заключение

Бесспорно, ClickHouse — это не изолированная база данных, а мощный аналитический процессор. Освоив эти инструменты интеграции ClickHouse, вы сможете решать гораздо более широкий класс задач, сокращая затраты на разработку сложных ETL-пайплайнов и строя по-настоящему современные аналитические системы.

Использованные референсы и материалы

1. Официальный сайт Apache Kafka.
2. Документация ClickHouse по табличной функции s3().
3. Документация ClickHouse по Внешним словарям.
4. Статья HTTP Analytics for 6M requests per second using ClickHouse на Cloudflare

SQL-блокнот к Уроку 7 бесплатного курса доступен в нашем репозитории на GitHub