2021Java高级面试题及答案,一文轻松搞定

### ClickHouse 是什么? > ClickHouse:是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS) 我们首先理清一些基础概念 * OLTP:是传统的关系型数据库,主要操作增删改查,强调事务一致性,比如银行系统、电商系统 * OLAP:是仓库型数据库,主要是读取数据,做复杂数据分析,侧重技术决策支持,提供直观简单的结果 接着我们用图示,来理解一下**列式数据库**和**行式数据库**区别 在传统的行式数据库系统中(MySQL、Postgres和MS SQL Server),数据按如下顺序存储: ![](http://www.icode9.com/i/li/?n=2&i=images/20210630/1625029016479886.jpg) 在列式数据库系统中(ClickHouse),数据按如下的顺序存储:![](http://www.icode9.com/i/li/?n=2&i=images/20210630/1625029017795967.jpg) 两者在存储方式上对比: ![](http://www.icode9.com/i/li/?n=2&i=images/20210630/1625029018454419.jpg) 以上是ClickHouse基本介绍 ### 二、业务问题 业务端现有存储在Mysql中,5000万数据量的大表及两个辅表,单次联表查询开销在3min+,执行效率极低。经过索引优化、水平分表、逻辑优化,成效较低,因此决定借助ClickHouse来解决此问题 最终通过优化,**查询时间降低至1s内,查询效率提升200倍!** 希望通过本文,可以帮助大家快速掌握这一利器,并能在实践中少走弯路。 ### 三、ClickHouse实践 ##### 1.Mac下的Clickhouse安装 我是通过docker安装,也可以下载CK编译安装,相对麻烦一些。 ##### 2.数据迁移:从Mysql到ClickHouse ClickHouse支持Mysql大多数语法,迁移成本低,目前有[五种迁移] * create table engin mysql,映射方案数据还是在Mysql * insert into select from,先建表,在导入 * create table as select from,建表同时导入 * csv离线导入 * streamsets 选择第三种方案做数据迁移: `CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name ENGINE = Mergetree AS SELECT * FROM mysql('host:port', 'db', 'database', 'user', 'password')` ##### 3.性能测试对比 | 类型 | 数据量 | 表大小 | 查询速度 | | ---------- | ------ | ------ | -------- | | Mysql | 5000万 | 10G | 205s | | ClickHouse | 5000万 | 600MB | 1s内 | ##### 4.数据同步方案 **临时表** ![](http://www.icode9.com/i/li/?n=2&i=images/20210630/1625029018636029.jpg) 图片来源:新建temp中间表,将Mysql数据全量同步到ClickHouse内temp表,再替换原ClickHouse中的表,适用数据量适度,增量和变量频繁的场景 ### 最后 如何获取免费架构学习资料? 资料获取方式:点击下方蓝色传送门 ### [Java学习、面试;文档、视频资源免费获取](https://docs.qq.com/doc/DSmxTbFJ1cmN1R2dB) ![](http://www.icode9.com/i/li/?n=2&i=images/20210630/1625029019399994.jpg) ![](http://www.icode9.com/i/li/?n=2&i=images/20210630/1625029019445958.jpg) ![](http://www.icode9.com/i/li/?n=2&i=images/20210630/1625029019172448.jpg) ![](http://www.icode9.com/i/li/?n=2&i=images/20210630/1625029020911939.jpg) ![](http://www.icode9.com/i/li/?n=2&i=images/20210630/1625029021365206.jpg) ![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/13465705-11ef4c411befa3de.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240) 由于篇幅原因,就不多做展示了
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