一、前驱知识
已经在mysql中插入了海量的数据了，这个时候mysql 承载不了这么大的数据，并且数据只需要查询，修改和删除非常少，并且不需要支持事务，这个时候需要换一个底层存储，这里选用的是 clickhouse 来进行存储。
演示方便这里使用的数据量很小，其实很大的话也很快。
本文迁移示例表
- mysql安装在docker中,迁移的表结构
CREATE TABLE `change_handler1` (
`client_id` int NOT NULL COMMENT '网关id',
`equipment` varchar(48) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL COMMENT '设备编码',
`point_id` varchar(16) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL COMMENT '测点id',
`value_last` decimal(18,6) DEFAULT NULL COMMENT '上值',
`value_latest` decimal(18,6) DEFAULT NULL COMMENT '下值',
`value_change` decimal(18,6) DEFAULT NULL COMMENT '电量',
`window_end_time_last` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '最新封窗时间',
`window_end_time_latest` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '上个封窗时间',
`window_end_time_msg_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '窗口网关发送时间',
`window_size` bigint DEFAULT NULL COMMENT '窗口时间长度秒',
`create_time` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
`update_time` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
`electricity_value` decimal(18,6) DEFAULT NULL COMMENT '电费',
`price_type` bigint DEFAULT NULL COMMENT '峰谷平尖类型',
PRIMARY KEY (`client_id`,`equipment`,`point_id`,`window_end_time_last`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb3 ROW_FORMAT=DYNAMIC COMMENT='电量清洗';
- clickhouse 安装在docker中，映射后的表结构
CREATE TABLE history_db.change_handler(
`client_id` int COMMENT '网关id',
`equipment` String COMMENT '设备编码',
`point_id` String COMMENT '测点id',
`value_last` Decimal(18,6) COMMENT '上值',
`value_latest` Decimal(18,6) COMMENT '下值',
`value_change` Decimal(18,6) COMMENT '电量',
`window_end_time_last` DateTime COMMENT '最新封窗时间',
`window_end_time_latest` DateTime COMMENT '上个封窗时间',
`window_end_time_msg_time` DateTime COMMENT '窗口网关发送时间',
`window_size` Int32 COMMENT '窗口时间长度秒',
`create_time` DateTime COMMENT '创建时间',
`update_time` DateTime COMMENT '更新时间',
`electricity_value` Decimal(18,6) COMMENT '电费',
`price_type` Int32 COMMENT '峰谷平尖类型'
) ENGINE = MergeTree()
order by (client_id,equipment,point_id,window_end_time_last)
PRIMARY KEY (client_id,equipment,point_id,window_end_time_last);
二、数据迁移
我看了网上的几种方式,几种都是在clickhouse 这边来做的，我觉得没必要，因为表非常大的话，网络开销是非常大的，所以我这里采用的是从mysql 那里将数据迁移出来，然后导入clickhouse 用 clickhouse-client 来导入
2.1 mysql 数据导出
首先进到mysql的机器里面执行命令
select change_handler1.* into outfile '/var/lib/mysql-files/change_handler1.txt' from change_handler1;
ps: 注意这里的导出路径，如果不是这个(/var/lib/mysql-files)路径下会报错，最好写这个路径,反正只是一个临时存储路径
然后我们将导出的文件拷贝到clickhouse的机器上，我这里是容器，直接用 docker cp 拷贝的，如果不是容器，用FTP之类的拷贝过去
拷贝到 clickhouse 容器中
2.2 clickhouse 导入
先进入clickhouse容器，这里使用的是 clickhouse-client 来导入的，如果没有的话可以直接安装
sudo apt-get install clickhouse-client
执行导入命令，如果设置了密码的话用 --password 来指定
cat change_handler1.txt | clickhouse-client -u 用户 --password 密码 --query="INSERT INTO history_db.change_handler FORMAT TabSeparated"
FORMAT 后面跟的是格式，如果导入的是CSV格式的话 写CSV
2.3 结果
执行完成之后就可以连接clickhouse 看数据了，数据已经过去了
