在实现MySQL到ClickHouse的实时数据同步时，可以使用Python语言编写相关的工具。以下是解决方案中的几个关键问题及其解决方案：

1. 数据同步方案：

   可以使用MySQL的二进制日志进行数据同步，这通常通过Binlog Servier和Binlog Listener实现。

2. 同步工具：

   可以使用PyMySQL来连接MySQL，并使用clickhouse-driver或infi.clickhouse-orm来连接ClickHouse。

3. 同步频率：

   根据数据更新的实时性要求，可以选择实时同步或定时同步。

4. 同步过程中的数据一致性和完整性：

   确保同步过程中MySQL和ClickHouse的数据状态保持一致。

5. 错误处理和重试机制：

   为了保证同步的稳定性，需要有错误处理和重试机制。

以下是一个简单的Python脚本框架，用于实现MySQL到ClickHouse的实时数据同步：

import pymysql
from pymysqlreplication import BinlogStreamReader
from clickhouse_driver import Client
 
# 配置MySQL连接信息
mysql_config = {
    'host': 'mysql_host',
    'port': 3306,
    'user': 'mysql_user',
    'password': 'mysql_password',
    'database': 'mysql_database'
}
 
# 配置ClickHouse连接信息
clickhouse_config = {
    'host': 'clickhouse_host',
    'port': 8123,
    'user': 'default',
    'password': ''
}
 
# 连接MySQL和ClickHouse
client = pymysql.connect(**mysql_config)
ch_client = Client(**clickhouse_config)
 
# 创建BinlogStreamReader实例
stream = BinlogStreamReader(
    mysql_config['host'],
    mysql_config['port'],
    mysql_config['user'],
    mysql_config['password'],
    mysql_config['database']
)
 
# 事件监听
for binlog in stream:
    for row in binlog.rows:
        if row.table == 'your_table_name':  # 只同步指定的表
            data = row.data  # 获取行数据
            # 根据row.event.event_type进行不同操作（INSERT, UPDATE, DELETE）
            if row.event.event_type == 'WRITE_ROWS':  # 插入操作
                # 将数据插入到ClickHouse
                ch_client.execute(
                    "INSERT INTO your_clickhouse_table_name FORMAT TabSeparated",
                    data
                )
            elif row.event.event_type == 'UPDATE_ROWS':  # 更新操作
                # 在ClickHouse中执行更新操作
                ch_client.execute(
                    "INSERT INTO your_clickhouse_table_name FORMAT TabSeparated",
                    data
                )
            elif row.event.event_type == 'DELETE_ROWS':  # 删除操作
                # 在ClickHouse中执行删除操作
                ch_client.execute(
                    "DELETE FROM your_clickhouse_table_name WHERE condition",
                    data
                )
 
# 关闭连接
stream.close()
client.close()

这个脚本提供了基本的框架，你需要根据实际的表结构和需求调整同步逻辑。注意，这个脚本需要在能够访问MySQL和ClickHouse的环境中运行，并且需要相应的数据库权限。

-- 创建 MySQL 的 MaterializeMySQL 表引擎
CREATE TABLE mysql_table_engine (
  ... -- 定义字段
) ENGINE = MaterializeMySQL('localhost:3306', 'database', 'table', 'user', 'password');
 
-- 创建 ClickHouse 的目标表
CREATE TABLE clickhouse_table (
  ... -- 定义字段
) ENGINE = MergeTree()
ORDER BY (...) -- 定义排序键
SETTINGS index_granularity = 8192;
 
-- 创建一个 Materialized View 用于同步数据
CREATE MATERIALIZED VIEW view_sync_data AS
SELECT
  ... -- 选择需要同步的字段
FROM mysql_table_engine
ALL INNER JOIN clickhouse_table
USING (...) -- 定义连接键
WHERE (Event = 'INSERT' OR Event = 'UPDATE') -- 筛选事件类型
SETTINGS
  allow_partial_replICATION = 1,
  priority = 1;

这个例子展示了如何在ClickHouse中创建一个Materialized View来从MaterializeMySQL表引擎实时同步数据到ClickHouse的MergeTree表。这里的关键点是使用了CREATE TABLE语句来定义MySQL的实时同步，使用了CREATE MATERIALIZED VIEW来创建实时同步的视图。

ClickHouse 的 MaterializeMySQL 引擎允许你创建一个指向 MySQL 数据库中表的指针，并且可以实时同步 MySQL 的数据变更到 ClickHouse 中。这样，你就可以在 ClickHouse 中对 MySQL 的数据进行快速的查询和分析。

以下是一个创建 MaterializeMySQL 表的示例：

CREATE TABLE [database_name].view_name ON CLUSTER cluster_name
(
    -- 这里定义列，与MySQL中的表列相对应
    column1 DataType1,
    column2 DataType2,
    ...
) ENGINE = MaterializeMySQL('hostname:port', 'database', 'table', 'user', 'password')

在这个例子中，你需要替换 [database_name], view_name, cluster_name, hostname:port, database, table, user, 和 password 为你的实际信息。DataType 需要是 ClickHouse 支持的数据类型，并且它们应该与 MySQL 中的表列的数据类型兼容。

要注意的是，MaterializeMySQL 引擎是以 ClickHouse 服务器作为数据消费者的方式来同步数据的。因此，它依赖于可靠的网络连接和 ClickHouse 服务的稳定性。同时，MaterializeMySQL 引擎还处于实验阶段，所以在生产环境中使用时需要考虑稳定性和兼容性问题。