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ClickHouse에서 SQL 데이터 삽입 및 덤프

ClickHouse는 다양한 방식으로 OLTP 데이터베이스 인프라에 쉽게 통합할 수 있습니다. 한 가지 방법은 SQL 덤프를 사용해 다른 데이터베이스와 ClickHouse 간에 데이터를 전송하는 것입니다.

SQL 덤프 생성​

SQLInsert를 사용하여 데이터를 SQL 형식으로 덤프할 수 있습니다. ClickHouse는 데이터를 INSERT INTO <table name> VALUES(... 형태로 출력하며, 테이블 이름으로 output_format_sql_insert_table_name 설정 옵션을 사용합니다:

SET output_format_sql_insert_table_name = 'some_table';
SELECT * FROM some_data
INTO OUTFILE 'dump.sql'
FORMAT SQLInsert

output_format_sql_insert_include_column_names 옵션을 비활성화하면 컬럼 이름을 생략할 수 있습니다:

SET output_format_sql_insert_include_column_names = 0

이제 dump.sql 파일을 다른 OLTP 데이터베이스에 로드할 수 있습니다:

mysql some_db < dump.sql

some_db MySQL 데이터베이스에 some_table 테이블이 존재한다고 가정합니다.

일부 DBMS는 단일 배치에서 처리할 수 있는 값의 수에 제한이 있을 수 있습니다. 기본적으로 ClickHouse는 65k개의 값으로 구성된 배치를 생성하지만, 이는 output_format_sql_insert_max_batch_size 옵션으로 변경할 수 있습니다.

SET output_format_sql_insert_max_batch_size = 1000;

값 집합 내보내기​

ClickHouse에는 Values 형식이 있으며, 이는 SQL INSERT 구문과 비슷하지만 INSERT INTO table VALUES 부분은 생략하고 값들만으로 구성된 집합만을 반환합니다:

SELECT * FROM some_data LIMIT 3 FORMAT Values

('Bangor_City_Forest','2015-07-01',34),('Alireza_Afzal','2017-02-01',24),('Akhaura-Laksam-Chittagong_Line','2015-09-01',30)

SQL 덤프에서 데이터 삽입하기​

SQL 덤프를 읽을 때는 MySQLDump를 사용합니다.

SELECT *
FROM file('dump.sql', MySQLDump)
LIMIT 5

┌─path───────────────────────────┬──────month─┬─hits─┐
│ Bangor_City_Forest             │ 2015-07-01 │   34 │
│ Alireza_Afzal                  │ 2017-02-01 │   24 │
│ Akhaura-Laksam-Chittagong_Line │ 2015-09-01 │   30 │
│ 1973_National_500              │ 2017-10-01 │   80 │
│ Attachment                     │ 2017-09-01 │ 1356 │
└────────────────────────────────┴────────────┴──────┘

기본적으로 ClickHouse는 알 수 없는 컬럼을 건너뜁니다(input_format_skip_unknown_fields 옵션으로 제어됨). 또한 덤프에서 처음 발견된 테이블의 데이터만 처리합니다(여러 테이블이 단일 파일로 덤프된 경우). DDL SQL 문은 처리하지 않습니다. MySQL 덤프에서 테이블로 데이터를 적재하려면(mysql.sql 파일):

INSERT INTO some_data
FROM INFILE 'mysql.sql' FORMAT MySQLDump

또한 MySQL 덤프 파일에서 테이블을 자동으로 생성할 수도 있습니다:

CREATE TABLE table_from_mysql
ENGINE = MergeTree
ORDER BY tuple() AS
SELECT *
FROM file('mysql.sql', MySQLDump)

여기서는 ClickHouse가 자동으로 추론한 구조를 기반으로 table_from_mysql라는 테이블을 생성했습니다. ClickHouse는 데이터에 따라 데이터 타입을 자동으로 판별하거나, DDL이 제공되는 경우 해당 DDL을 사용합니다:

DESCRIBE TABLE table_from_mysql;

┌─name──┬─type─────────────┬─default_type─┬─default_expression─┬─comment─┬─codec_expression─┬─ttl_expression─┐
│ path  │ Nullable(String) │              │                    │         │                  │                │
│ month │ Nullable(Date32) │              │                    │         │                  │                │
│ hits  │ Nullable(UInt32) │              │                    │         │                  │                │
└───────┴──────────────────┴──────────────┴────────────────────┴─────────┴──────────────────┴────────────────┘

기타 포맷​

ClickHouse는 다양한 시나리오와 플랫폼을 지원하기 위해 텍스트 및 바이너리 형식을 포함한 여러 포맷을 지원합니다. 다음 문서에서 더 많은 포맷과 이를 사용하는 방법을 살펴보십시오:

또한 ClickHouse 서버 없이 로컬/원격 파일로 작업할 수 있는 휴대용 완전 기능 도구인 clickhouse-local도 확인하십시오.