バージョン: 2.5

MySQL からのリアルタイム同期

StarRocks は、MySQL から StarRocks へのデータをリアルタイムで同期するための複数の方法をサポートしており、大量データの低遅延リアルタイム分析を実現します。

このトピックでは、Apache Flink® を使用して MySQL から StarRocks へリアルタイム（数秒以内）でデータを同期する方法を説明します。

仕組み

ヒント

Flink CDC は MySQL から Flink への同期に使用されます。このトピックでは、バージョン 3.0 未満の Flink CDC を使用しており、SMT を使用してテーブルスキーマを同期します。ただし、Flink CDC 3.0 を使用する場合、StarRocks へのテーブルスキーマの同期に SMT を使用する必要はありません。Flink CDC 3.0 は、MySQL データベース全体のスキーマ、シャード化されたデータベースとテーブルのスキーマを同期することもでき、スキーマ変更の同期もサポートしています。詳細な使用方法については、Streaming ELT from MySQL to StarRocks を参照してください。

以下の図は、同期プロセス全体を示しています。

MySQL から Flink を経由して StarRocks へのリアルタイム同期は、データベース & テーブルスキーマの同期とデータの同期の 2 段階で実装されます。まず、SMT が MySQL データベース & テーブルスキーマを StarRocks 用のテーブル作成文に変換します。その後、Flink クラスターが Flink ジョブを実行して、MySQL の完全および増分データを StarRocks に同期します。

備考

同期プロセスは、厳密な一度だけのセマンティクスを保証します。

同期プロセス:

データベース & テーブルスキーマの同期。

SMT は、同期対象の MySQL データベース & テーブルのスキーマを読み取り、StarRocks でのデスティネーションデータベース & テーブルを作成するための SQL ファイルを生成します。この操作は、SMT の設定ファイルに基づく MySQL および StarRocks の情報に基づいています。
データの同期。

a. Flink SQL クライアントがデータロード文 INSERT INTO SELECT を実行して、1 つまたは複数の Flink ジョブを Flink クラスターに送信します。

b. Flink クラスターが Flink ジョブを実行してデータを取得します。Flink CDC connector は、最初にソースデータベースから完全な履歴データを読み取り、その後シームレスに増分読み取りに切り替え、データを flink-connector-starrocks に送信します。

c. flink-connector-starrocks はデータをミニバッチで蓄積し、各バッチのデータを StarRocks に同期します。

備考
MySQL のデータ操作言語 (DML) 操作のみが StarRocks に同期できます。データ定義言語 (DDL) 操作は同期できません。

シナリオ

MySQL からのリアルタイム同期は、データが常に変更される幅広いユースケースに対応しています。実際のユースケースとして「商品の売上のリアルタイムランキング」を例にとります。

Flink は、MySQL の元の注文テーブルに基づいて商品の売上のリアルタイムランキングを計算し、そのランキングを StarRocks の主キーテーブルにリアルタイムで同期します。ユーザーは、StarRocks に接続されたビジュアライゼーションツールを使用して、リアルタイムでランキングを表示し、オンデマンドの運用インサイトを得ることができます。

準備

同期ツールのダウンロードとインストール

MySQL からデータを同期するには、以下のツールをインストールする必要があります: SMT、Flink、Flink CDC connector、flink-connector-starrocks。

Flink をダウンロードしてインストールし、Flink クラスターを開始します。この手順は Flink 公式ドキュメントに従って実行することもできます。

a. Flink を実行する前に、オペレーティングシステムに Java 8 または Java 11 をインストールします。以下のコマンドを実行して、インストールされている Java のバージョンを確認できます。

    # Java のバージョンを表示します。
    java -version
    
    # 以下の出力が返された場合、Java 8 がインストールされています。
    java version "1.8.0_301"
    Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_301-b09)
    Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.301-b09, mixed mode)

b. Flink インストールパッケージをダウンロードして解凍します。Flink 1.14 以降の使用を推奨します。最小許容バージョンは Flink 1.11 です。このトピックでは Flink 1.14.5 を使用します。

   # Flink をダウンロードします。
   wget https://archive.apache.org/dist/flink/flink-1.14.5/flink-1.14.5-bin-scala_2.11.tgz
   # Flink を解凍します。  
   tar -xzf flink-1.14.5-bin-scala_2.11.tgz
   # Flink ディレクトリに移動します。
   cd flink-1.14.5

c. Flink クラスターを開始します。

   # Flink クラスターを開始します。
   ./bin/start-cluster.sh
   
   # 以下の出力が返された場合、Flink クラスターが開始されています。
   Starting cluster.
   Starting standalonesession daemon on host.
   Starting taskexecutor daemon on host.

Flink CDC connector をダウンロードします。このトピックではデータソースとして MySQL を使用しているため、flink-sql-connector-mysql-cdc-x.x.x.jar をダウンロードします。コネクタのバージョンは Flink のバージョンと一致している必要があります。詳細なバージョンマッピングについては、Supported Flink Versions を参照してください。このトピックでは Flink 1.14.5 を使用し、flink-sql-connector-mysql-cdc-2.2.0.jar をダウンロードできます。
```
wget https://repo1.maven.org/maven2/com/ververica/flink-sql-connector-mysql-cdc/2.1.1/flink-sql-connector-mysql-cdc-2.2.0.jar
```
flink-connector-starrocks をダウンロードします。バージョンは Flink のバージョンと一致している必要があります。
flink-connector-starrocks パッケージ x.x.x_flink-y.yy _ z.zz.jar には 3 つのバージョン番号が含まれています:
- x.x.x は flink-connector-starrocks のバージョン番号です。
- y.yy はサポートされている Flink のバージョンです。
- z.zz は Flink がサポートする Scala のバージョンです。Flink のバージョンが 1.14.x 以下の場合、Scala バージョンを持つパッケージをダウンロードする必要があります。
このトピックでは Flink 1.14.5 と Scala 2.11 を使用します。したがって、以下のパッケージをダウンロードできます: 1.2.3_flink-14_2.11.jar。
Flink CDC connector (flink-sql-connector-mysql-cdc-2.2.0.jar) と flink-connector-starrocks (1.2.3_flink-1.14_2.11.jar) の JAR パッケージを Flink の lib ディレクトリに移動します。
Note

システムに既に Flink クラスターが実行されている場合、Flink クラスターを停止し、JAR パッケージをロードして検証するために再起動する必要があります。
```
$ ./bin/stop-cluster.sh
$ ./bin/start-cluster.sh
```
SMT パッケージをダウンロードして解凍し、flink-1.14.5 ディレクトリに配置します。StarRocks は Linux x86 および macos ARM64 用の SMT パッケージを提供しています。オペレーティングシステムと CPU に基づいて選択できます。以下のコマンドを実行して SMT パッケージを取得することもできます。
```
# for Linux x86
wget https://releases.starrocks.io/resources/smt.tar.gz
# for macOS ARM64
wget https://releases.starrocks.io/resources/smt_darwin_arm64.tar.gz
```

MySQL バイナリログの有効化

MySQL からリアルタイムでデータを同期するには、システムが MySQL バイナリログ (binlog) からデータを読み取り、データを解析してから StarRocks に同期する必要があります。MySQL バイナリログが有効になっていることを確認してください。

MySQL バイナリログを有効にするために、MySQL 設定ファイル my.cnf（デフォルトパス: /etc/my.cnf）を編集します。

# MySQL Binlog を有効にします。
log_bin = ON
# Binlog の保存パスを設定します。
log_bin =/var/lib/mysql/mysql-bin
# server_id を設定します。
# MySQL 5.7.3 以降では server_id が設定されていない場合、MySQL サービスを使用できません。
server_id = 1
# Binlog フォーマットを ROW に設定します。
binlog_format = ROW
# Binlog ファイルの基本名。各 Binlog ファイルを識別するための識別子が追加されます。
log_bin_basename =/var/lib/mysql/mysql-bin
# Binlog ファイルのインデックスファイル。すべての Binlog ファイルのディレクトリを管理します。
log_bin_index =/var/lib/mysql/mysql-bin.index

修正した設定ファイルを有効にするために、次のいずれかのコマンドを実行して MySQL を再起動します。

# service を使用して MySQL を再起動します。
service mysqld restart
# mysqld スクリプトを使用して MySQL を再起動します。
/etc/init.d/mysqld restart

MySQL に接続し、MySQL バイナリログが有効になっているかどうかを確認します。

-- MySQL に接続します。
mysql -h xxx.xx.xxx.xx -P 3306 -u root -pxxxxxx

-- MySQL バイナリログが有効になっているかどうかを確認します。
mysql> SHOW VARIABLES LIKE 'log_bin'; 
+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| log_bin       | ON    |
+---------------+-------+
1 row in set (0.00 sec)

データベース & テーブルスキーマの同期

SMT 設定ファイルを編集します。 SMT の conf ディレクトリに移動し、設定ファイル config_prod.conf を編集します。MySQL 接続情報、同期対象のデータベース & テーブルのマッチングルール、flink-connector-starrocks の設定情報などを設定します。
```
[db]
type = mysql
host = xxx.xx.xxx.xx
port = 3306
user = user1
password = xxxxxx

[other]
# StarRocks の BE の数
be_num = 3
# `decimal_v3` は StarRocks-1.18.1 以降でサポートされています。
use_decimal_v3 = true
# 変換された DDL SQL を保存するファイル
output_dir = ./result

[table-rule.1]
# プロパティを設定するためのデータベースをマッチングするパターン
database = ^demo.*$
# プロパティを設定するためのテーブルをマッチングするパターン
table = ^.*$

############################################
### Flink sink 設定
### `connector`、`table-name`、`database-name` を設定しないでください。これらは自動生成されます。
############################################
flink.starrocks.jdbc-url=jdbc:mysql://<fe_host>:<fe_query_port>
flink.starrocks.load-url= <fe_host>:<fe_http_port>
flink.starrocks.username=user2
flink.starrocks.password=xxxxxx
flink.starrocks.sink.properties.format=csv
flink.starrocks.sink.properties.column_separator=\x01
flink.starrocks.sink.properties.row_delimiter=\x02
flink.starrocks.sink.buffer-flush.interval-ms=15000
```
- [db]: ソースデータベースにアクセスするための情報。
  - type: ソースデータベースの種類。このトピックでは、ソースデータベースは mysql です。
  - host: MySQL サーバーの IP アドレス。
  - port: MySQL データベースのポート番号。デフォルトは 3306。
  - user: MySQL データベースにアクセスするためのユーザー名。
  - password: ユーザー名のパスワード。
- [table-rule]: データベース & テーブルのマッチングルールと対応する flink-connector-starrocks の設定。
  - Database, table: MySQL のデータベース & テーブルの名前。正規表現がサポートされています。
  - flink.starrocks.*: flink-connector-starrocks の設定情報。詳細な設定と情報については、flink-connector-starrocks を参照してください。
  異なるテーブルに対して異なる flink-connector-starrocks 設定を使用する必要がある場合。たとえば、一部のテーブルが頻繁に更新され、データロードを加速する必要がある場合は、異なるテーブルに対して異なる flink-connector-starrocks 設定を使用するを参照してください。MySQL シャーディングから取得した複数のテーブルを同じ StarRocks テーブルにロードする必要がある場合は、MySQL シャーディング後の複数のテーブルを StarRocks の 1 つのテーブルに同期するを参照してください。
- [other]: その他の情報
  - be_num: StarRocks クラスター内の BE の数（このパラメータは、後続の StarRocks テーブル作成で合理的なタブレット数を設定するために使用されます）。
  - use_decimal_v3: Decimal V3 を有効にするかどうか。Decimal V3 が有効になると、MySQL の decimal データは StarRocks に同期される際に Decimal V3 データに変換されます。
  - output_dir: 生成される SQL ファイルを保存するパス。SQL ファイルは、StarRocks でデータベース & テーブルを作成し、Flink クラスターに Flink ジョブを送信するために使用されます。デフォルトパスは ./result であり、デフォルト設定を保持することをお勧めします。
SMT を実行して MySQL のデータベース & テーブルスキーマを読み取り、設定ファイルに基づいて ./result ディレクトリに SQL ファイルを生成します。starrocks-create.all.sql ファイルは StarRocks でデータベース & テーブルを作成するために使用され、flink-create.all.sql ファイルは Flink クラスターに Flink ジョブを送信するために使用されます。
```
# SMT を実行します。
./starrocks-migrate-tool

# 結果ディレクトリに移動し、このディレクトリ内のファイルを確認します。
cd result
ls result
flink-create.1.sql    smt.tar.gz              starrocks-create.all.sql
flink-create.all.sql  starrocks-create.1.sql
```
次のコマンドを実行して StarRocks に接続し、starrocks-create.all.sql ファイルを実行して StarRocks にデータベースとテーブルを作成します。SQL ファイルのデフォルトのテーブル作成文を使用して主キーテーブルを作成することをお勧めします。

Note

ビジネスニーズに基づいてテーブル作成文を変更し、主キーテーブルを使用しないテーブルを作成することもできます。ただし、ソース MySQL データベースの DELETE 操作は非主キーテーブルに同期できません。このようなテーブルを作成する際は注意が必要です。
```
mysql -h <fe_host> -P <fe_query_port> -u user2 -pxxxxxx < starrocks-create.all.sql
```
データがデスティネーションの StarRocks テーブルに書き込まれる前に Flink によって処理される必要がある場合、ソースとデスティネーションのテーブル間でテーブルスキーマが異なります。この場合、テーブル作成文を変更する必要があります。この例では、デスティネーションテーブルには product_id と product_name 列および商品の売上のリアルタイムランキングのみが必要です。以下のテーブル作成文を使用できます。
```
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS `demo`;

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `demo`.`orders` (
`product_id` INT(11) NOT NULL COMMENT "",
`product_name` STRING NOT NULL COMMENT "",
`sales_cnt` BIGINT NOT NULL COMMENT ""
) ENGINE=olap
PRIMARY KEY(`product_id`)
DISTRIBUTED BY HASH(`product_id`) BUCKETS 1
PROPERTIES (
"replication_num" = "3"
);
```

データの同期

Flink クラスターを実行し、Flink ジョブを送信して MySQL から StarRocks への完全および増分データを継続的に同期します。

Flink ディレクトリに移動し、次のコマンドを実行して Flink SQL クライアントで flink-create.all.sql ファイルを実行します。

./bin/sql-client.sh -f flink-create.all.sql

この SQL ファイルは、動的テーブル source table と sink table、クエリ文 INSERT INTO SELECT を定義し、コネクタ、ソースデータベース、およびデスティネーションデータベースを指定します。このファイルが実行されると、Flink ジョブが Flink クラスターに送信され、データ同期が開始されます。

Note

Flink クラスターが開始されていることを確認してください。flink/bin/start-cluster.sh を実行して Flink クラスターを開始できます。

Flink のバージョンが 1.13 より前の場合、SQL ファイル flink-create.all.sql を直接実行できない場合があります。このファイル内の SQL 文を SQL クライアントのコマンドラインインターフェース (CLI) で 1 つずつ実行する必要があります。また、\ 文字をエスケープする必要があります。
'sink.properties.column_separator' = '\\x01'
'sink.properties.row_delimiter' = '\\x02'  

同期中のデータ処理:

同期中にデータを処理する必要がある場合、たとえばデータに対して GROUP BY や JOIN を実行する場合、flink-create.all.sql ファイルを変更できます。以下の例では、COUNT (*) と GROUP BY を実行して商品の売上のリアルタイムランキングを計算します。

    $ ./bin/sql-client.sh -f flink-create.all.sql
    No default environment is specified.
    Searching for '/home/disk1/flink-1.13.6/conf/sql-client-defaults.yaml'...not found.
    [INFO] Executing SQL from file.

    Flink SQL> CREATE DATABASE IF NOT EXISTS `default_catalog`.`demo`;
    [INFO] Execute statement succeed.

    -- MySQL の注文テーブルに基づいて動的テーブル `source table` を作成します。
    Flink SQL> 
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS `default_catalog`.`demo`.`orders_src` (`order_id` BIGINT NOT NULL,
    `product_id` INT NULL,
    `order_date` TIMESTAMP NOT NULL,
    `customer_name` STRING NOT NULL,
    `product_name` STRING NOT NULL,
    `price` DECIMAL(10, 5) NULL,
    PRIMARY KEY(`order_id`)
    NOT ENFORCED
    ) with ('connector' = 'mysql-cdc',
    'hostname' = 'xxx.xx.xxx.xxx',
    'port' = '3306',
    'username' = 'root',
    'password' = '',
    'database-name' = 'demo',
    'table-name' = 'orders'
    );
    [INFO] Execute statement succeed.

    -- 動的テーブル `sink table` を作成します。
    Flink SQL> 
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS `default_catalog`.`demo`.`orders_sink` (`product_id` INT NOT NULL,
    `product_name` STRING NOT NULL,
    `sales_cnt` BIGINT NOT NULL,
    PRIMARY KEY(`product_id`)
    NOT ENFORCED
    ) with ('sink.max-retries' = '10',
    'jdbc-url' = 'jdbc:mysql://<fe_host>:<fe_query_port>',
    'password' = '',
    'sink.properties.strip_outer_array' = 'true',
    'sink.properties.format' = 'json',
    'load-url' = '<fe_host>:<fe_http_port>',
    'username' = 'root',
    'sink.buffer-flush.interval-ms' = '15000',
    'connector' = 'starrocks',
    'database-name' = 'demo',
    'table-name' = 'orders'
    );
    [INFO] Execute statement succeed.

    -- 商品の売上のリアルタイムランキングを実装し、`sink table` は `source table` のデータ変更を反映するように動的に更新されます。
    Flink SQL> 
    INSERT INTO `default_catalog`.`demo`.`orders_sink` select product_id,product_name, count(*) as cnt from `default_catalog`.`demo`.`orders_src` group by product_id,product_name;
    [INFO] Submitting SQL update statement to the cluster...
    [INFO] SQL update statement has been successfully submitted to the cluster:
    Job ID: 5ae005c4b3425d8bb13fe660260a35da

データの一部のみを同期する必要がある場合、たとえば支払い時間が 2021 年 12 月 21 日以降のデータのみを同期する場合、INSERT INTO SELECT の WHERE 句を使用してフィルター条件を設定できます。たとえば、WHERE pay_dt > '2021-12-21' のように設定します。この条件を満たさないデータは StarRocks に同期されません。

以下の結果が返された場合、Flink ジョブが完全および増分同期のために送信されました。

[INFO] Submitting SQL update statement to the cluster...
[INFO] SQL update statement has been successfully submitted to the cluster:
Job ID: 5ae005c4b3425d8bb13fe660260a35da

Flink WebUI を使用するか、Flink SQL クライアントで bin/flink list -running コマンドを実行して、Flink クラスターで実行中の Flink ジョブとジョブ ID を確認できます。
- Flink WebUI
- bin/flink list -running
```
    $ bin/flink list -running
    Waiting for response...
    ------------------ Running/Restarting Jobs -------------------
    13.10.2022 15:03:54 : 040a846f8b58e82eb99c8663424294d5 : insert-into_default_catalog.lily.example_tbl1_sink (RUNNING)
    --------------------------------------------------------------
```
Note

ジョブが異常な場合、Flink WebUI を使用してトラブルシューティングを行うか、Flink 1.14.5 の /log ディレクトリ内のログファイルを確認してトラブルシューティングを行うことができます。

FAQ

異なるテーブルに対して異なる flink-connector-starrocks 設定を使用する

データソース内の一部のテーブルが頻繁に更新され、flink-connector-starrocks のロード速度を加速したい場合、SMT 設定ファイル config_prod.conf 内で各テーブルに対して個別の flink-connector-starrocks 設定を設定する必要があります。

[table-rule.1]
# プロパティを設定するためのデータベースをマッチングするパターン
database = ^order.*$
# プロパティを設定するためのテーブルをマッチングするパターン
table = ^.*$

############################################
### Flink sink 設定
### `connector`、`table-name`、`database-name` を設定しないでください。これらは自動生成されます。
############################################
flink.starrocks.jdbc-url=jdbc:mysql://<fe_host>:<fe_query_port>
flink.starrocks.load-url= <fe_host>:<fe_http_port>
flink.starrocks.username=user2
flink.starrocks.password=xxxxxx
flink.starrocks.sink.properties.format=csv
flink.starrocks.sink.properties.column_separator=\x01
flink.starrocks.sink.properties.row_delimiter=\x02
flink.starrocks.sink.buffer-flush.interval-ms=15000[table-rule.2]
# プロパティを設定するためのデータベースをマッチングするパターン
database = ^order2.*$
# プロパティを設定するためのテーブルをマッチングするパターン
table = ^.*$

############################################
### Flink sink 設定
### `connector`、`table-name`、`database-name` を設定しないでください。これらは自動生成されます。
############################################
flink.starrocks.jdbc-url=jdbc:mysql://<fe_host>:<fe_query_port>
flink.starrocks.load-url= <fe_host>:<fe_http_port>
flink.starrocks.username=user2
flink.starrocks.password=xxxxxx
flink.starrocks.sink.properties.format=csv
flink.starrocks.sink.properties.column_separator=\x01
flink.starrocks.sink.properties.row_delimiter=\x02
flink.starrocks.sink.buffer-flush.interval-ms=10000

MySQL シャーディング後の複数のテーブルを StarRocks の 1 つのテーブルに同期する

シャーディングが行われた後、1 つの MySQL テーブルのデータが複数のテーブルに分割されるか、さらには複数のデータベースに分散されることがあります。すべてのテーブルは同じスキーマを持っています。この場合、[table-rule] を設定してこれらのテーブルを 1 つの StarRocks テーブルに同期できます。たとえば、MySQL には edu_db_1 と edu_db_2 という 2 つのデータベースがあり、それぞれに course_1 と course_2 という 2 つのテーブルがあり、すべてのテーブルのスキーマは同じです。以下の [table-rule] 設定を使用して、すべてのテーブルを 1 つの StarRocks テーブルに同期できます。

Note

StarRocks テーブルの名前はデフォルトで course__auto_shard です。異なる名前を使用する必要がある場合は、SQL ファイル starrocks-create.all.sql および flink-create.all.sql で変更できます。

[table-rule.1]
# プロパティを設定するためのデータベースをマッチングするパターン
database = ^edu_db_[0-9]*$
# プロパティを設定するためのテーブルをマッチングするパターン
table = ^course_[0-9]*$

############################################
### Flink sink 設定
### `connector`、`table-name`、`database-name` を設定しないでください。これらは自動生成されます。
############################################
flink.starrocks.jdbc-url = jdbc: mysql://xxx.xxx.x.x:xxxx
flink.starrocks.load-url = xxx.xxx.x.x:xxxx
flink.starrocks.username = user2
flink.starrocks.password = xxxxxx
flink.starrocks.sink.properties.format=csv
flink.starrocks.sink.properties.column_separator =\x01
flink.starrocks.sink.properties.row_delimiter =\x02
flink.starrocks.sink.buffer-flush.interval-ms = 5000

JSON 形式でデータをインポートする

前述の例では、データは CSV 形式でインポートされています。適切な区切り文字を選択できない場合、[table-rule] 内の flink.starrocks.* の以下のパラメータを置き換える必要があります。

flink.starrocks.sink.properties.format=csv
flink.starrocks.sink.properties.column_separator =\x01
flink.starrocks.sink.properties.row_delimiter =\x02

次のパラメータを渡すと、データは JSON 形式でインポートされます。

flink.starrocks.sink.properties.format=json
flink.starrocks.sink.properties.strip_outer_array=true

Note

この方法はロード速度をわずかに低下させます。

複数の INSERT INTO 文を 1 つの Flink ジョブとして実行する

flink-create.all.sql ファイル内で STATEMENT SET 構文を使用して、複数の INSERT INTO 文を 1 つの Flink ジョブとして実行できます。これにより、複数の文が Flink ジョブリソースを過剰に使用するのを防ぎ、複数のクエリを実行する効率が向上します。

Note

Flink は 1.13 以降で STATEMENT SET 構文をサポートしています。

result/flink-create.all.sql ファイルを開きます。
ファイル内の SQL 文を変更します。すべての INSERT INTO 文をファイルの末尾に移動します。最初の INSERT INTO 文の前に EXECUTE STATEMENT SET BEGIN を配置し、最後の INSERT INTO 文の後に END; を配置します。

Note

CREATE DATABASE および CREATE TABLE の位置は変更されません。

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS db;
CREATE TABLE IF NOT EXISTS db.a1;
CREATE TABLE IF NOT EXISTS db.b1;
CREATE TABLE IF NOT EXISTS db.a2;
CREATE TABLE IF NOT EXISTS db.b2;
EXECUTE STATEMENT SET 
BEGIN-- 1 つまたは複数の INSERT INTO 文
INSERT INTO db.a1 SELECT * FROM db.b1;
INSERT INTO db.a2 SELECT * FROM db.b2;
END;

仕組み​

シナリオ​

準備​

同期ツールのダウンロードとインストール​

MySQL バイナリログの有効化​

データベース & テーブルスキーマの同期​

データの同期​

FAQ​

異なるテーブルに対して異なる flink-connector-starrocks 設定を使用する​

MySQL シャーディング後の複数のテーブルを StarRocks の 1 つのテーブルに同期する​

JSON 形式でデータをインポートする​

複数の INSERT INTO 文を 1 つの Flink ジョブとして実行する​

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仕組み