doris 查询每十秒将mysql 表的数据写入doris

### 将 MySQL 数据导入到 Apache Doris #### 使用 MySQL 客户端手动导入 可以通过 MySQL 客户端连接到 Doris 并执行 SQL 脚本完成数据导入。首先需要解压已下载的 MySQL 客户端，在 `bin/` 目录下找到 `mysql` 命令行工具，并使用以下命令连接到 Doris[^1]： ```bash mysql -uroot -P9030 -h127.0.0.1 ``` 在成功建立连接之后，可以创建目标表并通过 `INSERT INTO ... SELECT ...` 或者批量加载的方式将数据从 MySQL 移动到 Doris。 --- #### 创建外部表实现数据同步 另一种方法是利用 Doris 的外部表功能。Doris 支持多种外部数据源，其中包括 MySQL。通过定义一个基于 MySQL 的外部表，可以直接查询 MySQL 中的数据而无需实际移动它们[^2]。以下是创建外部表的基本语法： ```sql CREATE EXTERNAL TABLE external_table_name ( column1 TYPE, column2 TYPE, ... ) ENGINE=mysql PROPERTIES( "host" = "mysql_host", "port" = "mysql_port", "user" = "mysql_user", "password" = "mysql_password", "database" = "mysql_database" ); ``` 此方式适合用于读取 MySQL 数据而不改变其原始位置的情况。 --- #### 利用 Flink CDC 实现实时增量复制 对于希望实现实时或者近实时的数据同步场景，推荐采用 Flink CDC 技术栈。该方案涉及以下几个关键环节： - **MySQL 配置 Binlog 日志**：确保 MySQL 已启用二进制日志记录以便捕获变更事件[^3]。 - **搭建 Flink 环境**：部署好 Apache Flink 运行环境以及相关依赖组件。 - **编写并运行 Flink 作业**：开发能够监听 MySQL 表变化并将更新写入 Doris 的流处理程序。 这种方法特别适用于动态业务系统中的持续性数据传输需求。 --- #### ETL Cloud 自助服务平台操作指南 如果倾向于更简便直观的操作流程，则可考虑借助第三方提供的云端服务——ETLCloud 来达成目的。只需按照指引完成几个简单步骤即可轻松迁移整个数据库实例的内容至 Doris 上面去[^4]: 1. 登陆 ETLCloud 控制台； 2. 新增一条新的数据源配置项指向本地现有的 MySQL Server； 3. 测试连通状况确认无误后提交任务请求等待执行完毕反馈结果通知邮件为止。 这种模式非常适合缺乏深厚技术背景知识的一般用户群体选用。 --- #### 性能考量与最佳实践建议 考虑到两者均为高性能分布式架构设计而成的产品特性，因此在整个过程中需注意一些细节方面的问题以充分发挥各自优势达到最优效果表现出来[^5]: - 合理规划分区策略减少不必要的计算开销提升整体效率水平; - 对频繁访问字段做索引优化加速检索速度降低延迟时间成本 ; - 根据实际情况调整合适的并发度参数平衡资源利用率同吞吐量之间的关系. ---

### 使用 DataX 实现 MySQL 数据同步至 Doris #### 配置环境需求 为了成功运行 DataX 工具并实现 MySQL 到 Doris 的数据同步，需满足以下软件依赖条件： - Linux 或 Windows 操作系统 - JDK 版本 1.8 及以上，建议使用 1.8 版本[^3] - Python 2 或者 Python 3 均可支持 - Apache Maven 3.x （仅用于编译 DataX） 对于已经安装好上述环境的操作系统来说，可以直接下载预编译好的 DataX 工具包来简化部署过程。 #### 下载与安装 DataX 可以通过官方提供的链接直接获取最新版的 DataX 工具包。解压后即可获得完整的执行文件及相关文档资料。 #### 准备 MySQL 数据源 确保目标 MySQL 数据库已准备好待迁移的数据表结构以及必要的权限设置。这一步骤通常涉及创建数据库连接字符串、授予适当访问权限给应用程序用户等操作[^1]。 #### 编写 JSON 配置文件 DataX 使用 JSON 文件定义读取端（Reader）、写入端（Writer）以及其他参数配置。下面是一个简单的例子展示如何构建这样的配置文件以完成从 MySQL 向 Doris 的数据传输任务： ```json { "job": { "content": [ { "reader": { "name": "mysqlreader", "parameter": { "username": "your_mysql_username", "password": "your_password", "column": ["*"], "connection": [{ "jdbcUrl": ["jdbc:mysql://localhost:3306/your_database_name"], "table": ["source_table"] }] } }, "writer": { "name": "doriswriter", "parameter": { "feNodes": ["http://<FE_HOST>:8030/api/_sql?db=your_db&user=your_user&passwd=your_pwd"], "table": "target_table", "columns": ["col1", "col2", ...], "maxRetryTimes": 3, "batchSize": 10000 } } } ], "setting": { "speed": { "channel": 3 } } } } ``` 此配置指定了 `mysqlreader` 和 `doriswriter` 插件分别作为输入输出插件，并设置了相应的连接信息和其他必要选项。注意替换其中的具体值为你自己的实际情况下的相应值。 #### 执行数据同步作业 当一切就绪之后，在命令行界面切换到 DataX 解压缩后的目录下，通过如下指令启动数据同步流程： ```bash python datax.py your_config_file.json ``` 这里假设当前路径存在名为 `datax.py` 的脚本文件和自定义命名的 `.json` 格式的配置文件。