方式1:
每天定时拉取mysql的全量数据同步到clickhouse中，对于相同的主键，只保留update_time最新的一条记录，这种方式要求mysql的数据记录必须包含update_time字段，并且不能物理删除数据，删除时只能软删除比如设置is_deleted=1这种方式.我目前所在的公司就是采用的这种方式同步mysql的数据.
方式2：
mysql数据变更的binlog通过canal + kafka的形式以kafka主题的对外提供，kafka的每一条记录包括以下信息：
a. 记录变更前内容
b. 事务id(递增的形式)
c. 变更类型(insert/update, delete)
d. 记录变更后的内容
我们可以通过把delete当成insert的方式，结合ReplaceMergeTree的方式把mysql数据记录同步到clickhouse中，具体方式如下：
步骤1:
create table default.clickhouse_mysql_table(id int32, name string,sign int32, version int32) engine=ReplaceMergetree(version) order by id, 这里insert/update的记录的sign的值为1，如果是delete操作，sign的值为-1，version字段就是就是事务id，严格递增
步骤2：
查询的sql select id, name from (select id, argMax(name,version) as name, argMax(sign,version) as sign from clickhouse_mysql_table group by id) as a where a.sign > 0
这样就可以获取最新的记录，并且把删除的记录排除在外。
为了屏蔽这个复杂的sql语句，我们可以创建一个视图：
create view default.clickhouse_mysql_view AS select id, name from (select id, argMax(name,version) as name, argMax(sign,version) as sign from clickhouse_mysql_table group by id) as a where a.sign > 0`
这样对外的时候我们直接查询视图就可以了。
在这里ReplaceMergeTree的作用是合并同样id的数据，由于ReplaceMergeTree只是合并相同分区内id相同的数据，并且何时合并是不定的，这就是步骤2的sql查询语句是必须存在的原因。
总结：
方式一每天全量同步mysql数据的方式需要mysql数据表按照一定的规范创建，比如必须存在updatetime字段，并且不能物理删除数据，此外这种方式的数据实时性只能是天维度
方式二的通过消费kafka的binlog日志的方式可以做到数据是准实时生效的，并且对mysql的表规范没有约束，业务可以物理删除mysql的表数据，没有影响
