バージョン: 3.2

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について説明します。

You can load data into StarRocks tables only as a user who has the INSERT privilege on those StarRocks tables. If you do not have the INSERT privilege, follow the instructions provided in GRANT to grant the INSERT privilege to the user that you use to connect to your StarRocks cluster. The syntax is GRANT INSERT ON TABLE <table_name> IN DATABASE <database_name> TO { ROLE <role_name> | USER <user_identity>}.

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 のデータベース & 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、正確に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 での宛先データベース & 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いて行われます。
データの同期。

a. Flink SQL クライアントがデータロードステートメント INSERT INTO SELECT を実行し、1 つ以上の 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 コネクタは、まず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 に同期されます。データ定義言語 (DDL) 操作は同期されません。

シナリオ

MySQL からのリアルタイム同期は、データが常に変化する多くのユースケースで利用されています。実際のユースケース「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 に接続された可視化ツールを使用して、リアルタイムでランキングを確認し、オンデマンドで運用上の洞察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 コネクタ、および flink-connector-starrocks。

Flink をダウンロードしてインストールし、Flink クラスターを起動します。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 バージョンを表示します。
    java -version
    
    # 次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 クラスターを起動します。

   # Flink クラスターを起動します。
   ./bin/start-cluster.sh
   
   # 次の出力が返された場合、Flink クラスターが起動しています。
   Starting cluster.
   Starting standalonesession daemon on host.
   Starting taskexecutor daemon on host.

Flink CDC コネクタ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。このトピックでは Flink 1.14.5 を使用しており、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 以前の場合、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 を使用しています。そのため、次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 コネクタ (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 Flink クラスターがすでに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 と 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。
```
# Linux x86 用
wget https://releases.starrocks.io/resources/smt.tar.gz
# macOS ARM64 用
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 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
# すべての Binlog ファイルのディレクトリを管理する Binlog ファイルのインデックスファイル。
log_bin_index =/var/lib/mysql/mysql-bin.index

修正された設定ファイルを有効にするために、次のコマンドのいずれかを実行して 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、および flink-connector-starrocks の設定情報を含みます。
```
[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 シンク設定
### `connector`、`table-name`、`database-name` を設定しないでください。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に使用される情報。
  - type: ソースデータベースのタイプ。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 の設定を使用する必要がある場合。たとえば、いくつか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 の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（このパラメーターは、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修正し、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されません。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 StarRocks の宛先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、ソーステーブルと宛先テーブルの間でテーブルスキーマが異なることがあります。この場合、テーブル作成文を修正する必要があります。この例では、宛先テーブルには product_id と product_name の列と商品の売上のリアルタイムランキングのみが必要です。次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`)
PROPERTIES (
"replication_num" = "3"
);
```
NOTICE

v2.5.7 以降、StarRocks はテーブルを作成する際やパーティションを追加する際にバケット数 (BUCKETS) を自動的に設定できます。バケット数を手動で設定する必要はありません。詳細情報については、バケット数の設定を参照してください。

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、クエリステートメント INSERT INTO SELECT を定義し、コネクタ、ソースデータベース、および宛先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 クラスターが起動し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 クラスターを起動できます。

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可能性があります。このファイル内の SQL ステートメントを 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 ファイルを修正できます。次の例では、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` が `source table` のデータ変更を反映して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。

次の結果が返された場合、Flink ジョブは完全および増分同期のために送信されています。

[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

ジョブに異常がある場合、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できます。

FAQ

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

データソース内のいくつか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 シンク設定
### `connector`、`table-name`、`database-name` を設定しないでください。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 シンク設定
### `connector`、`table-name`、`database-name` を設定しないでください。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

シャーディングが実行された後、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 の 2 つのデータベースがあり、それぞれに course_1 と course_2 の 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。次の [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 になります。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 と flink-create.all.sql で修正できます。

[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 シンク設定
### `connector`、`table-name`、`database-name` を設定しないでください。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.* の次のパラメーター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

次のパラメーターを渡すと、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 ステートメントを 1 つの Flink ジョブとして実行する

flink-create.all.sql ファイルで STATEMENT SET 構文を使用して、複数の INSERT INTO ステートメントを 1 つの Flink ジョブとして実行できます。これにより、複数のステートメントが Flink ジョブリソースを過剰に消費するのを防ぎ、複数のクエリの実行効率を向上させます。

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 ステートメントを修正します。すべての INSERT INTO ステートメントをファイルの末尾に移動します。最初の INSERT INTO ステートメントの前に EXECUTE STATEMENT SET BEGIN を配置し、最後の INSERT INTO ステートメントの後に END; を配置します。

Note

CREATE DATABASE と 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 つ以上の INSERT INTO ステートメント
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 の設定を使用する​

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 ステートメントを 1 つの Flink ジョブとして実行する​

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仕組み