dba+开源工具：补齐MySQL 8.0迁移短板，Binlog解析ETL抽取数据工具（附下载）

工具研发者介绍

贺春旸，dbaplus社群金牌专家，凡普金科和爱钱进DBA团队负责人，《MySQL管理之道：性能调优、高可用与监控》第一&二版、《MySQL运维进阶指南》作者，曾任职于中国移动飞信、安卓机锋网。五次荣获dbaplus年度MVP，致力于MariaDB、MongoDB等开源技术的研究，主要负责数据库性能调优、监控和架构设计。

工具下载：

https://github.com/hcymysql/binlog_parse_sql

工具简介

由于MariaDB已经远离MySQL，从MySQL 8.0迁移到MariaDB 10.5时，binlog同步复制已经不兼容（参考手册：https://mariadb.com/kb/en/mariadb-vs-mysql-compatibility/）。

1、若MariaDB是主库，MySQL是从库，在GTID模式下，从MariaDB同步复制数据时，GTID与MySQL不兼容，同步将报错。

2、若MySQL是主库，MariaDB是从库，MariaDB无法从MySQL 8.0主库上复制，因为MySQL 8.0具有不兼容的二进制日志格式。

因此，借助binlog_parse_sql工具，可将binlog解析并生成SQL语句，反向插入MariaDB数据库里。

使用场景

1、从MySQL 8.0实时解析binlog并复制到MariaDB，适用于将MySQL 8.0迁移至MariaDB（ETL抽数据工具）--- binlog_parse_queue.py

2、数据恢复（研发手抖误删除一张表，通过历史全量恢复+binlog增量恢复）

3、从MySQL 8.0实时解析binlog并复制到ClickHouse，适用于将MySQL 8.0迁移至ClickHouse（ETL抽数据工具）--- binlog_parse_clickhouse.py

原理

将解析binlog和执行SQL语句的两个过程分别由两个线程来执行。其中，解析binlog的线程每次解析完一个事件后通过队列将SQL语句传给SQL执行线程，SQL执行线程从队列中取出SQL语句并按顺序依次执行，这样就保证了SQL语句的串行执行。

MariaDB使用

1、安装：

shell> pip3 install pymysql mysql-replication -i "http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple" --trusted-host "mirrors.aliyun.com"

2、前台运行：

shell> python3 binlog_parse_queue.py

3、后台运行：

shell> nohup python3 binlog_parse_queue.py > from_mysql_to_mariadb.log 2>&1 &

4、工具运行后，会生成binlog_info.txt文件，即实时保存已经解析过的binlog文件名和position位置点，以方便程序挂掉后的断点续传。

注：运行后如报错LookupError: unknown encoding: utf8mb3

解决方案：

编辑/usr/local/python3/lib/python3.10/site-packages/pymysql/charset.py文件，尾部增加如下两行：

_charsets.add(Charset(256, "utf8mb3", "utf8mb3_general_ci", "Yes"))_charsets.add(Charset(257, "utf8mb3", "utf8mb3_bin", ""))

参考如下链接：https://github.com/julien-duponchelle/python-mysql-replication/issues/386

ClickHouse使用

1、安装：

shell> pip3 install clickhouse-driver -i "http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple" --trusted-host "mirrors.aliyun.com"

注：clickhouse_driver库需要调用ssl，由于python 3.10之后版本不在支持libressl使用ssl，需要用openssl 1.1.1版本或者更高版本。

参见：python 3.10编译安装报SSL失败解决方法（https://blog.csdn.net/mdh17322249/article/details/123966953）

2、MySQL表结构转换为ClickHouse表结构

shell> vim mysql_to_clickhose_schema.py（修改脚本里的配置信息）

注：mysql_to_clickhose_schema_test.py（该工具仅为单表测试使用）

运行：

shell> python3 mysql_to_clickhose_schema.py

原理：连接MySQL获取表结构schema，然后在ClickHouse里执行建表语句。

3、MySQL全量数据迁移至ClickHouse步骤：

第一步：

/usr/bin/mydumper -h 192.168


    
.192.180 -u hechunyang -p wdhcy159753 -P 3306 --no-schemas -t 12 --csv -v 3 --regex '^hcy.user$' -o ./

注：需要mydumper 0.12.3-3版本支持导出CSV格式。

第二步：

clickhouse-client --query="INSERT INTO hcy.user FORMAT CSV" < hcy.user.00000.dat

第三步：或者使用mysql_to_clickhouse_sync.py工具（MySQL全量数据导入到ClickHouse里，默认并行10张表同时导出数据，每次轮询取1000条数据）。

使用条件：表必须有自增主键，测试环境MySQL 8.0

如果你说服不了开发对每张表增加自增主键ID，那么你要设置参数

sql_generate_invisible_primary_key

开启这个参数，会在建表时，检查表中是否有主键，如果没有主键，则会自动创建。该参数非常实用，减少了DBA对SQL语句表结构的审计（参考：https://blog.51cto.com/hcymysql/5952924）。

4、binlog_parse_clickhouse.py（ETL抽数据工具）将MySQL8.0增量数据迁移至ClickHouse

shell> vim binlog_parse_clickhouse.py（修改脚本里的配置信息）

前台运行：

shell> python3 binlog_parse_clickhouse.py

后台运行：

shell> nohup python3 binlog_parse_clickhouse.py > from_mysql_to_clickhouse.log 2>&1 &

下载方式

此工具现通过dbaplus社群免费为大家提供下载使用。若使用过程中有任何问题或建议，可随时与我们联系，欢迎大家试用。

登录以下链接即可下载：

https://github.com/hcymysql/binlog_parse_sql

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