前提條件

1. 創建了目標云數據庫ClickHouse實例。詳細的操作步驟，請參考創建實例。
2. 創建了用于目標云數據庫ClickHouse集群的數據庫賬號和密碼。詳細的操作步驟，請參考創建賬號。
3. 確保創建的云數據庫ClickHouse實例可以訪問需要遷移的Kafka實例。

語法描述

建表語句如下：

CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(
    name1 [type1] [ALIAS expr1],
    name2 [type2] [ALIAS expr2],
    ...
) ENGINE = Kafka()
SETTINGS
    kafka_broker_list = 'host:port',
    kafka_topic_list = 'topic1,topic2,...',
    kafka_group_name = 'group_name',
    kafka_format = 'data_format'[,]
    [kafka_row_delimiter = 'delimiter_symbol',]
    [kafka_schema = '',]
    [kafka_num_consumers = N,]
    [kafka_max_block_size = 0,]
    [kafka_skip_broken_messages = N,]
    [kafka_commit_every_batch = 0,]
    [kafka_client_id = '',]
    [kafka_poll_timeout_ms = 0,]
    [kafka_poll_max_batch_size = 0,]
    [kafka_flush_interval_ms = 0,]
    [kafka_thread_per_consumer = 0,]
    [kafka_handle_error_mode = 'default',]
    [kafka_commit_on_select = false,]
    [kafka_max_rows_per_message = 1];

上述是云數據庫ClickHouse中創建Kafka引擎表的語法和選項。讓我逐一解釋每個部分的含義：

• CREATE TABLE : 創建表的語句。
• [IF NOT EXISTS] : 可選項，表示如果表不存在則創建。
• [db.]table_name : 表的名稱，可以包含可選的數據庫前綴。
• [ON CLUSTER cluster] : 可選項，指定表所在的集群。
• (name1 [type1] [ALIAS expr1], name2 [type2] [ALIAS expr2], ...) : 定義表的列和數據類型，可以為每個列指定別名。
• ENGINE = Kafka() : 指定表的存儲引擎為Kafka引擎。
• SETTINGS : 設置選項的開始標記。
• kafka_broker_list : Kafka代理服務器的主機和端口，用于連接到Kafka集群。
• kafka_topic_list : 要消費的Kafka主題列表，可以包含多個主題。
• kafka_group_name : Kafka消費者組的名稱，用于協調消息的消費。
• kafka_format : 數據的格式，例如JSON、CSV等。
• kafka_row_delimiter : 可選項，指定行分隔符，用于解析文本數據。
• kafka_schema : 可選項，指定Kafka消息中的模式信息。
• kafka_num_consumers : 可選項，指定消費者線程的數量。
• kafka_max_block_size : 可選項，指定每個消費者線程的最大塊大小。
• kafka_skip_broken_messages : 可選項，指定是否跳過損壞的消息。
• kafka_commit_every_batch : 可選項，指定每個批次是否提交偏移量。
• kafka_client_id : 可選項，指定Kafka消費者的客戶端ID。
• kafka_poll_timeout_ms : 可選項，指定從Kafka拉取消息時的超時時間。
• kafka_poll_max_batch_size : 可選項，指定從Kafka拉取消息時的最大批次大小。
• kafka_flush_interval_ms : 可選項，指定在寫入表之前的消息刷新間隔。
• kafka_thread_per_consumer : 可選項，指定每個消費者是否使用單獨的線程。
• kafka_handle_error_mode : 可選項，指定處理錯誤消息的模式。
• kafka_commit_on_select : 可選項，指定在執行SELECT查詢時是否提交偏移量。
• kafka_max_rows_per_message : 可選項，指定每條Kafka消息包含的最大行數。

這些選項允許你根據實際的Kafka集成需求來配置Kafka引擎表。根據你的具體情況，填寫相應的值以滿足你的數據遷移或同步需求。

以上僅是對每個選項的概述，實際使用時應根據具體情況和需求進行適當的配置。

建表示例如下：

  CREATE TABLE queue (
    timestamp UInt64,
    level String,
    message String
  ) ENGINE = Kafka('localhost:9092', 'topic', 'group1', 'JSONEachRow');

  SELECT * FROM queue LIMIT 5;

  CREATE TABLE queue2 (
    timestamp UInt64,
    level String,
    message String
  ) ENGINE = Kafka SETTINGS kafka_broker_list = 'localhost:9092',
                            kafka_topic_list = 'topic',
                            kafka_group_name = 'group1',
                            kafka_format = 'JSONEachRow',
                            kafka_num_consumers = 4;

  CREATE TABLE queue3 (
    timestamp UInt64,
    level String,
    message String
  ) ENGINE = Kafka('localhost:9092', 'topic', 'group1')
              SETTINGS kafka_format = 'JSONEachRow',
                       kafka_num_consumers = 4;

詳細示例

通過云數據庫ClickHouse的Kafka函數可以實現數據從Kafka到云數據庫ClickHouse的遷移。下面是一個示例，展示了如何使用Kafka函數進行數據遷移：

1. 首先，創建Kafka消費表：

CREATE TABLE queue (
    timestamp UInt64,
    level String,
    message String
  ) ENGINE = Kafka('localhost:9092', 'topic', 'group1', 'JSONEachRow');

2. 然后，創建云數據庫ClickHouse表以存儲從Kafka遷移的數據：

CREATE TABLE daily (
    day Date,
    level String,
    total UInt64
  ) ENGINE = SummingMergeTree(day, (day, level), 8192);

3. 接下來，創建一個物化視圖，將引擎中的數據轉換并放入先前創建的表中：

 CREATE MATERIALIZED VIEW consumer TO daily
    AS SELECT toDate(toDateTime(timestamp)) AS day, level, count() as total
    FROM queue GROUP BY day, level;

當物化視圖連接到引擎時，它會在后臺開始收集數據。這樣，您就可以持續從 Kafka 接收消息并使用 SELECT 將其轉換為所需的格式。一個 Kafka 表可以有任意多個物化視圖，它們不直接從 Kafka 表中讀取數據，而是接收新的記錄（以塊的形式），這樣您就可以將數據寫入具有不同詳細級別的多個表中（帶有分組 - 聚合和不帶分組）。

4. 最后，查詢數據以確認遷移完成：

SELECT level, sum(total) FROM daily GROUP BY level;