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。

对比结果概述

整体上，NineData（官网：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：

结构映射对比

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：

无主键表支持

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：

增量 DDL

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：

限流、对比、过滤等

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：

同步性能对比

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：

• 全量同步

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：

• 增量同步

通过 sysbench 生成 5G 大小的 BinLog 日志（约 1800W 次 DML），再进行增量同步：

总结

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。

补充说明

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。