Java查询数据库返回结果集,统统都会!
### 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/20210703/1625309477524243.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/20210703/1625309478460498.jpg)
两者在存储方式上对比:
![](http://www.icode9.com/i/li/?n=2&i=images/20210703/1625309478315923.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/20210703/1625309479566626.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
# 面试结束复盘查漏补缺
每次面试都是检验自己知识与技术实力的一次机会,面试结束后建议大家及时总结复盘,查漏补缺,然后有针对性地进行学习,既能提高下一场面试的成功概率,还能增加自己的技术知识栈储备,可谓是一举两得。
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![image.png](http://www.icode9.com/i/li/?n=2&i=images/20210703/1625309480458498.jpg)
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