数据备份 

尽管 [副本] (../engines/table-engines/mergetree-family/replication.md) 可以提供针对硬件的错误防护, 但是它不能预防人为操作失误: 数据的意外删除, 错误表的删除或者错误集群上表的删除, 以及导致错误数据处理或者数据损坏的软件bug. 在很多案例中,这类意外可能会影响所有的副本. ClickHouse 有内置的保护措施可以预防一些错误 — 例如, 默认情况下 [不能人工删除使用带有MergeTree引擎且包含超过50Gb数据的表] (server-configuration-parameters/settings.md#max-table-size-to-drop). 但是,这些保护措施不能覆盖所有可能情况,并且这些措施可以被绕过。

为了有效地减少可能的人为错误,您应该 提前 仔细的准备备份和数据还原的策略.

不同公司有不同的可用资源和业务需求,因此不存在一个通用的解决方案可以应对各种情况下的ClickHouse备份和恢复。 适用于 1GB 数据的方案可能并不适用于几十 PB 数据的情况。 有多种具备各自优缺点的可能方法,将在下面对其进行讨论。最好使用几种方法而不是仅仅使用一种方法来弥补它们的各种缺点。。

将源数据复制到其它地方 

通常摄入到ClickHouse的数据是通过某种持久队列传递的,例如 [Apache Kafka] (https://kafka.apache.org). 在这种情况下,可以配置一组额外的订阅服务器,这些订阅服务器将在写入ClickHouse时读取相同的数据流,并将其存储在冷存储中。 大多数公司已经有一些默认推荐的冷存储,可能是对象存储或分布式文件系统,如 [HDFS] (https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsDesign.html).

文件系统快照 

某些本地文件系统提供快照功能(例如, [ZFS] (https://en.wikipedia.org/wiki/ZFS)),但它们可能不是提供实时查询的最佳选择。 一个可能的解决方案是使用这种文件系统创建额外的副本,并将它们与用于SELECT 查询的 [分布式] (../engines/table-engines/special/distributed.md) 表分离。 任何修改数据的查询都无法访问此类副本上的快照。 作为回报,这些副本可能具有特殊的硬件配置,每个服务器附加更多的磁盘,这将是经济高效的。

clickhouse-copier 

[clickhouse-copier] (utilities/clickhouse-copier.md) 是一个多功能工具,最初创建它是为了用于重新切分pb大小的表。 因为它能够在ClickHouse表和集群之间可靠地复制数据,所以它也可用于备份和还原数据。

对于较小的数据量,一个简单的 INSERT INTO ... SELECT ... 到远程表也可以工作。

part操作 

ClickHouse允许使用 ALTER TABLE ... FREEZE PARTITION ... 查询以创建表分区的本地副本。 这是利用硬链接(hardlink)到 /var/lib/clickhouse/shadow/ 文件夹中实现的,所以它通常不会因为旧数据而占用额外的磁盘空间。 创建的文件副本不由ClickHouse服务器处理,所以你可以把它们留在那里:你将有一个简单的备份,不需要任何额外的外部系统,但它仍然容易出现硬件问题。 出于这个原因,最好将它们远程复制到另一个位置,然后删除本地副本。 分布式文件系统和对象存储仍然是一个不错的选择,但是具有足够大容量的正常附加文件服务器也可以工作(在这种情况下,传输将通过网络文件系统或者也许是 [rsync] (https://en.wikipedia.org/wiki/Rsync) 来进行).

数据可以使用 ALTER TABLE ... ATTACH PARTITION ... 从备份中恢复。

有关与分区操作相关的查询的详细信息,请参阅 [更改文档] (../sql-reference/statements/alter.md#alter_manipulations-with-partitions).

第三方工具可用于自动化此方法: [clickhouse-backup] (https://github.com/AlexAkulov/clickhouse-backup).

[原始文章] (https://clickhouse.tech/docs/en/operations/backup/)

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