PostgreSQL

可在此处查看从 PostgreSQL 迁移到 ClickHouse 的完整指南，其中包括有关数据建模和对应概念的建议。以下将介绍如何连接 ClickHouse 和 PostgreSQL。

本页介绍将 PostgreSQL 与 ClickHouse 集成的以下几种方式：

使用 PostgreSQL 表引擎读取 PostgreSQL 表中的数据
使用 Experimental MaterializedPostgreSQL 数据库引擎，将 PostgreSQL 中的数据库与 ClickHouse 中的数据库保持同步

了解我们的 ClickHouse Managed Postgres 服务。该服务基于与计算资源物理共置的 NVMe 存储，相比采用 EBS 等网络附加存储的替代方案，对于受磁盘 I/O 限制的工作负载，性能最高可提升 10 倍；并且你还可以使用 ClickPipes 中的 Postgres CDC 连接器，将 Postgres 数据复制到 ClickHouse。

使用 PostgreSQL 表引擎

PostgreSQL 表引擎允许在 ClickHouse 中对存储于远程 PostgreSQL 服务器上的数据执行 SELECT 和 INSERT 操作。本文以单个表为例，说明集成的基本方法。

配置 PostgreSQL

在 postgresql.conf 中添加以下配置项，使 PostgreSQL 监听网络接口：

listen_addresses = '*'

创建一个供 ClickHouse 连接使用的用户。为便于演示，此示例授予其完整的超级用户权限。

CREATE ROLE clickhouse_user SUPERUSER LOGIN PASSWORD 'ClickHouse_123';

在 PostgreSQL 中创建一个新数据库：

CREATE DATABASE db_in_psg;

创建新表：

CREATE TABLE table1 (
    id         integer primary key,
    column1    varchar(10)
);

添加几行数据来测试：

INSERT INTO table1
  (id, column1)
VALUES
  (1, 'abc'),
  (2, 'def');

要将 PostgreSQL 配置为允许新用户出于复制目的连接到新数据库，请将以下条目添加到 pg_hba.conf 文件中。请将地址行更新为你的 PostgreSQL 服务器所在的子网或其 IP 地址：

# TYPE  DATABASE        USER            ADDRESS                 METHOD
host    db_in_psg             clickhouse_user 192.168.1.0/24          password

重新加载 pg_hba.conf 配置文件 (请根据你的版本调整此命令) ：

/usr/pgsql-12/bin/pg_ctl reload

验证新的 clickhouse_user 是否能够登录：

psql -U clickhouse_user -W -d db_in_psg -h <your_postgresql_host>

如果你在 ClickHouse Cloud 中使用此功能，可能需要允许 ClickHouse Cloud 的 IP 地址访问你的 PostgreSQL 实例。有关出站流量的详细信息，请参阅 ClickHouse Cloud Endpoints API。

在 ClickHouse 中定义表

clickhouse-client --user default --password ClickHouse123!

创建新数据库：

CREATE DATABASE db_in_ch;

创建使用 PostgreSQL 表引擎的表：

CREATE TABLE db_in_ch.table1
(
    id UInt64,
    column1 String
)
ENGINE = PostgreSQL('postgres-host.domain.com:5432', 'db_in_psg', 'table1', 'clickhouse_user', 'ClickHouse_123');

所需的最少参数如下：

参数	描述	示例
host:port	主机名或 IP 地址及端口	postgres-host.domain.com:5432
database	PostgreSQL 数据库名称	db_in_psg
user	连接到 PostgreSQL 的用户名	clickhouse_user
password	连接到 PostgreSQL 的密码	ClickHouse_123

请参阅 PostgreSQL table engine 文档页面，了解完整的参数列表。

测试集成

在 ClickHouse 中查看初始行：

SELECT * FROM db_in_ch.table1

ClickHouse 表中应会自动填充 PostgreSQL 表中已有的两行数据：

Query id: 34193d31-fe21-44ac-a182-36aaefbd78bf

┌─id─┬─column1─┐
│  1 │ abc     │
│  2 │ def     │
└────┴─────────┘

返回 PostgreSQL，向表中添加几行数据：

INSERT INTO table1
  (id, column1)
VALUES
  (3, 'ghi'),
  (4, 'jkl');

这两行新数据应会出现在你的 ClickHouse 表中：

SELECT * FROM db_in_ch.table1

响应应为：

Query id: 86fa2c62-d320-4e47-b564-47ebf3d5d27b

┌─id─┬─column1─┐
│  1 │ abc     │
│  2 │ def     │
│  3 │ ghi     │
│  4 │ jkl     │
└────┴─────────┘

在 ClickHouse 表中添加行时，看看会发生什么：

INSERT INTO db_in_ch.table1
  (id, column1)
VALUES
  (5, 'mno'),
  (6, 'pqr');

在 ClickHouse 中添加的行应出现在 PostgreSQL 的表中：

db_in_psg=# SELECT * FROM table1;
id | column1
----+---------
  1 | abc
  2 | def
  3 | ghi
  4 | jkl
  5 | mno
  6 | pqr
(6 rows)

此示例演示了如何使用 PostrgeSQL 表引擎，在 PostgreSQL 与 ClickHouse 之间实现基础集成。请查看 PostgreSQL 表引擎文档页面，了解更多功能，例如指定 schema、仅返回部分列，以及连接多个副本。另请参阅博客 ClickHouse and PostgreSQL - a match made in data heaven - part 1。

使用 MaterializedPostgreSQL 数据库引擎

PostgreSQL 数据库引擎利用 PostgreSQL 的复制功能，为数据库中全部或部分 schema 和表创建副本。本文旨在说明使用一个数据库、一个 schema 和一个表进行集成的基本方法。在以下步骤中，将使用 PostgreSQL 命令行客户端 (psql) 和 ClickHouse 命令行客户端 (clickhouse-client)。PostgreSQL 服务器安装在 Linux 上。如果 postgresql 数据库是全新的测试安装，则以下为最低配置。

在 PostgreSQL 中

在 postgresql.conf 中，设置最小监听级别、复制 wal level 和 replication slots：

添加以下配置项：

listen_addresses = '*'
max_replication_slots = 10
wal_level = logical

*ClickHouse 至少需要将 wal level 设为 logical，并至少配置 2 个 replication slot

使用管理员账户，创建一个供 ClickHouse 连接使用的用户：

CREATE ROLE clickhouse_user SUPERUSER LOGIN PASSWORD 'ClickHouse_123';

*仅为演示起见，已授予完整的超级用户权限。

创建一个新数据库：

CREATE DATABASE db1;

在 psql 中连接到新的数据库：

\connect db1

创建新表：

CREATE TABLE table1 (
    id         integer primary key,
    column1    varchar(10)
);

插入初始行：

INSERT INTO table1
(id, column1)
VALUES
(1, 'abc'),
(2, 'def');

配置 PostgreSQL，允许新用户连接到新数据库以进行复制。下面是需要添加到 pg_hba.conf 文件中的最简条目：

# TYPE  DATABASE        USER            ADDRESS                 METHOD
host    db1             clickhouse_user 192.168.1.0/24          password

*出于演示目的，这里使用的是明文密码身份验证方法。请根据 PostgreSQL 文档，将 address 行更新为子网或服务器地址

重新加载 pg_hba.conf 配置，类似如下 (请根据你的版本调整) ：

/usr/pgsql-12/bin/pg_ctl reload

使用新的 clickhouse_user 测试登录：

 psql -U clickhouse_user -W -d db1 -h <your_postgresql_host>

在 ClickHouse 中

clickhouse-client --user default --password ClickHouse123!

为 database engine 启用 PostgreSQL Experimental 功能：

SET allow_experimental_database_materialized_postgresql=1

创建要复制的新数据库并定义初始表：

CREATE DATABASE db1_postgres
ENGINE = MaterializedPostgreSQL('postgres-host.domain.com:5432', 'db1', 'clickhouse_user', 'ClickHouse_123')
SETTINGS materialized_postgresql_tables_list = 'table1';

最小选项：

parameter	描述	示例
host:port	主机名或 IP 地址及端口	postgres-host.domain.com:5432
database	PostgreSQL 数据库名称	db1
user	用于连接 PostgreSQL 的用户名	clickhouse_user
password	用于连接 PostgreSQL 的密码	ClickHouse_123
settings	引擎的附加设置	materialized_postgresql_tables_list = ‘table1’

有关 PostgreSQL 数据库引擎的完整指南，请参阅 https://clickhouse.com/docs/engines/database-engines/materialized-postgresql/#settings

验证初始表中是否包含数据：

ch_env_2 :) select * from db1_postgres.table1;

SELECT *
FROM db1_postgres.table1

Query id: df2381ac-4e30-4535-b22e-8be3894aaafc

┌─id─┬─column1─┐
│  1 │ abc     │
└────┴─────────┘
┌─id─┬─column1─┐
│  2 │ def     │
└────┴─────────┘

测试基本复制

在 PostgreSQL 中添加新行：

INSERT INTO table1
(id, column1)
VALUES
(3, 'ghi'),
(4, 'jkl');

在 ClickHouse 中，验证新行是否可见：

ch_env_2 :) select * from db1_postgres.table1;

SELECT *
FROM db1_postgres.table1

Query id: b0729816-3917-44d3-8d1a-fed912fb59ce

┌─id─┬─column1─┐
│  1 │ abc     │
└────┴─────────┘
┌─id─┬─column1─┐
│  4 │ jkl     │
└────┴─────────┘
┌─id─┬─column1─┐
│  3 │ ghi     │
└────┴─────────┘
┌─id─┬─column1─┐
│  2 │ def     │
└────┴─────────┘

摘要

本集成指南以复制包含单个表的数据库这一简单示例为重点；不过，还提供了更高级的选项，包括复制整个数据库，或者向现有复制中添加新表和 schema。尽管此复制不支持 DDL 命令，但可以将引擎设置为检测变更，并在结构发生变更时重新加载表。

有关高级选项提供的更多功能，请参阅参考文档。

数据源

数据可视化

数据摄取

数据集成

SQL 客户端

工具

使用 PostgreSQL 表引擎

使用 MaterializedPostgreSQL 数据库引擎

​使用 PostgreSQL 表引擎

​使用 MaterializedPostgreSQL 数据库引擎

使用 PostgreSQL 表引擎

使用 MaterializedPostgreSQL 数据库引擎