MySQL是一種常見的數據存儲系統，如何進行實時計算呢？這里介紹一種常見的方法：

首先，需要使用一個工具來將MySQL數據實時地推送到計算引擎上。常見的工具包括Maxwell、Debezium等。這些工具可以通過MySQL的binlog協議來實時監控MySQL中的數據變化，并將這些變化推送到計算引擎上。

示例代碼如下：

docker run debezium/connect:1.1
{
"name": "mysql-connector",
"config": {
"connector.class": "io.debezium.connector.mysql.MySqlConnector",
"tasks.max": "1",
"database.hostname": "127.0.0.1",
"database.port": "3306",
"database.user": "debezium",
"database.password": "dbz",
"database.server.id": "184054",
"database.server.name": "dbserver1",
"database.include.list": "inventory",
"database.history.kafka.bootstrap.servers": "kafka:9092",
"database.history.kafka.topic": "dbhistory.inventory"
}
}

其次，需要使用一個計算引擎來處理這些數據。常見的計算引擎包括Apache Spark、Flink等。這些計算引擎可以實時地對MySQL推送過來的數據進行處理和分析，并將結果存儲到其他數據存儲系統中，如HDFS、HBase、Redis等。

示例代碼如下：

from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("MySQLStream").getOrCreate()
mysql_df = spark \
.readStream \
.format("debezium") \
.option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092") \
.option("subscribe", "dbserver1.inventory.customers") \
.load()
# process the data in real time
result = mysql_df \
.selectExpr("CAST(key AS STRING)", "CAST(value AS STRING)") \
.writeStream \
.format("console") \
.start()
result.awaitTermination()

總之，在將MySQL的數據進行實時計算時，需要使用一個工具將數據實時地推送到計算引擎上，并使用計算引擎對數據進行實時處理和分析。