前言
很多程序员都会担心35岁的职业危机，而数据也显示，40岁以上的程序员几乎不存在，大都转了管理岗，余下的只能*离职或者转行。然而，太久待在舒适区，可能连小公司的面试，都很难通过了。
程序员是最需要将终生学习贯彻到底的职业，一旦停止学习，离被淘汰，也就不远了。程序员工作都很忙，所以最好能在空闲的时候看看大厂的面试题，这些面试题的作用可能会超出你的想象：
- 学习前辈的面试方法和经验
- 检测自己的技术能力，培养自己的职业危机感
- 学习更多的技术，锻炼对技术的敏锐度
- 了解大厂面试的重难点，为自己的工作提供相应的经验
- 了解市场行情，对主流技术留心，思考对自己技术栈的作用
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：
在列式数据库系统中（ClickHouse），数据按如下的顺序存储：
两者在存储方式上对比：
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
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
总结
在这里，由于面试中MySQL问的比较多，因此也就在此以MySQL为例为大家总结分享。但是你要学习的往往不止这一点，还有一些主流框架的使用，Spring源码的学习，Mybatis源码的学习等等都是需要掌握的，我也把这些知识点都整理起来了，有需要的朋友可以**【转发+关注】后点击这里免费领取！**
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[外链图片转存中…(img-IM1hF8V9-1624083735712)]