从 DynamoDB 到 ClickHouse 的 CDC
本页介绍如何使用 ClickPipes 将 DynamoDB 的 CDC(变更数据捕获)数据同步到 ClickHouse。此集成包含两个部分:
- 通过 S3 ClickPipes 执行初始快照
- 通过 Kinesis ClickPipes 实现实时更新
数据将被摄取到一个 ReplacingMergeTree 表中。此表引擎常用于 CDC 场景,以便能够应用更新操作。关于这一模式的更多信息,请参阅以下博客文章:
- Change Data Capture (CDC) with PostgreSQL and ClickHouse - Part 1
- Change Data Capture (CDC) with PostgreSQL and ClickHouse - Part 2
1. 设置 Kinesis 流
首先,需要在 DynamoDB 表上启用 Kinesis 流,以实时捕获变更。我们希望在创建快照之前完成此步骤,以避免遗漏任何数据。 请参考位于此处的 AWS 指南。

2. 创建快照
接下来,我们将为 DynamoDB 表创建一个快照。可以通过将数据从 AWS 导出到 S3 来完成此操作。请参阅此处的 AWS 指南。 在 DynamoDB 中,需要执行一次使用 DynamoDB JSON 格式的“完全导出”(Full export)。

3. 将快照加载到 ClickHouse 中
创建必要的表
来自 DynamoDB 的快照数据大致如下所示:
请注意,这些数据是嵌套格式的。我们需要在将其加载到 ClickHouse 之前将这些数据展平。可以通过在 ClickHouse 的物化视图中使用 JSONExtract 函数来完成。
我们需要创建三个表:
- 一个用于存储来自 DynamoDB 的原始数据的表
- 一个用于存储最终展平数据的表(目标表)
- 一个用于对数据进行展平处理的物化视图
对于上述示例 DynamoDB 数据,ClickHouse 表将如下所示:
目标表有一些要求:
- 该表必须是
ReplacingMergeTree表 - 表中必须有一个
version列- 在后续步骤中,我们会将来自 Kinesis 流的
ApproximateCreationDateTime字段映射到version列。
- 在后续步骤中,我们会将来自 Kinesis 流的
- 表应使用分区键作为排序键(通过
ORDER BY指定)- 具有相同排序键的行会基于
version列进行去重。
- 具有相同排序键的行会基于
创建快照 ClickPipe
现在可以创建一个 ClickPipe,将来自 S3 的快照数据加载到 ClickHouse 中。请按照 S3 ClickPipe 指南此处的说明进行操作,但使用以下设置:
- Ingest path:您需要在 S3 中找到导出的 JSON 文件路径。该路径大致如下:
- 格式: JSONEachRow
- 表: 你的快照表(例如上面的
default.snapshot)
创建完成后,数据会开始写入快照表和目标表。你无需等待快照加载完成再执行下一步操作。
4. 创建 Kinesis ClickPipe
现在我们可以设置 Kinesis ClickPipe 来捕获 Kinesis 流中的实时变更。请按照 Kinesis ClickPipe 指南此处中的说明进行配置,但使用以下设置:
- Stream:步骤 1 中使用的 Kinesis 流
- Table:目标表(例如前面示例中的
default.destination) - Flatten object:true
- Column mappings:
ApproximateCreationDateTime:version- 将其他字段映射到相应的目标列,如下图所示

5. 清理(可选)
当快照 ClickPipe 运行完成后,可以删除快照表和物化视图。