ClickHouse 在执行分析查询时的速度优势很好的弥补了 MySQL 的不足，但是对于很多开发者和DBA来说，如何将MySQL稳定、高效、简单的同步到 ClickHouse 却很困难。本文对比了 NineData、MaterializeMySQL（ClickHouse自带）、Bifrost 三款产品，看看他们在同步时的差异。
整体上，NineData（官网：https://www.ninedata.cloud/ ）的数据复制功能在功能、性能表现最突出。其次是Bifrost和ClickHouse自带的MaterializeMySQL。NineData在增量DDL的处理、字段映射的准确性、无主键表、以及功能丰富度上最强（数据校验、过滤、限流等），详细的对比如下图：
MySQL到ClickHouse数据同步产品对比结果概述
在做了详细对比之后，对于基础类型，只有NineData考虑的更加完整，例如MySQL的datetime需要映射到ClickHouse的DateTime64，否则则可能出现数据丢失。如果使用Biforst或MaterializeMySQL等其他产品均映射到datetime可能会造成一定程度的数据精度丢失。
此外，在对比了MySQL全部数据类型之后，发现NineData支持更完整，例如对JSON类型、几何数据、地理信息仅NineData支持。此外，对于基础类型，也只有NineData考虑更加细致，使用Biforst或MaterializeMySQL等其他产品则可能导致精度丢失，从而造成数据丢失。
详细的对比如下图：
NineData对记录做了特殊的标记处理，所以很好的支持了无主键表的数据同步。而MaterializeMySQL、Biforst均不支持。
详细的对比如下图：
无主键表支持情况
对于数据增量同步，支持好各种类型的DDL是保障同步链路持续稳定的关键，NineData在无主键表DDL支持、字段删除、字段名修改等特殊操作均做了适配处理，可以很好的保障复制链路的问题。同时，NineData还提供了可视化的错误修复和跳过功能，可以最大限度的保障链路持续稳定。
详细的对比如下图：
增量DDL对比结果
除了前面介绍的一般功能之外，为了提升数据质量、保障稳定，NineData还支持了包括数据对比、运行中的限流、数据过滤等功能。具体的说明如下：
增量DDL 限流、对比、过滤等对比结果
这里使用 sysbench工具生成了5000万行记录进行全量性能对比，再生成约1800万次DML（约5GB Binlog）进行增量性能对比。
对比中，全量同步 NineData 性能为36.2W RPS（每秒同步记录数）为最高；增量同步则是 ClickHouse 自带的同步工具 MaterializeMySQL 最高，需要注意，MaterializeMySQL 在错误处理上比较简单，如果报错则需要全部重新同步。
详细的对比如下：
通过sysbench生成10张表，每张表500W记录（5000W行），数据文件大小约为12G：
同步性能对比
通过sysbench生成5G大小的BinLog日志（约1800W次DML），再进行增量同步：
增量同步
NineData（https://www.ninedata.cloud/）在功能上领先其他同步工具，特别是字段类型的全面适配和增量复制期间DDL的支持度，并且在动态限流、数据对比、监控等能力上也支持的最完善。
所以，如果想把MySQL的数据实时同步到ClickHouse，推荐使用NineData，不仅使用简单（SaaS），并在满足功能和性能的前提下，实现了字段类型的无损转换和数据的实时复制，很好的解决MySQL 同步数据到ClickHouse的问题。
当前各个云厂商虽然都提供ClickHouse托管服务，但是另一方面云厂商又都在发展自己的数仓产品，在同步功能支持上通常仅对自家的数仓产品支持比较好，而对ClickHouse同步支持都很薄弱。此外，开源工具Canal也因为不能很好的支持结构同步，使用和维护起来并不方便。
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有时我需要处理键/值数据。我不喜欢使用数组，因为它们在大小上没有限制(很容易不小心添加超过2个项目，而且您最终需要稍后验证大小)。此外，0和1的索引变成了魔数(MagicNumber)，并且在传达含义方面做得很差(“当我说0时，我的意思是head...”)。散列也不合适，因为可能会不小心添加额外的条目。我写了下面的类来解决这个问题:classPairattr_accessor:head,:taildefinitialize(h,t)@head,@tail=h,tendend它工作得很好并且解决了问题，但我很想知道:Ruby标准库是否已经带有这样一个类？ 最佳
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