前言
这段时间一直在学习Netty相关知识，因为涉及知识点比较多，也走了不少弯路。目前网上关于Netty学习资料琳琅满目，不知如何下手，其实大家都是一样的，学习方法和技巧都是总结出来的，我们在没有找到很好的方法之前不如按部就班先从基础开始，一般从总分总的渐进方式，既观森林，又见草木。
Netty是一款提供异步的、事件驱动的网络应用程序框架和工具，是基于NIO客户端、服务器端的编程框架。所以这里我们先以NIO和依赖相关的基础铺垫来进行剖析讲解，从而作为Netty学习之旅的一个开端。
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
最后总结我的面试经验
2021年的金三银四一眨眼就到了，对于很多人来说是跳槽的好机会，大厂面试远没有我们想的那么困难，摆好心态，做好准备，你也可以的。
另外，面试中遇到不会的问题不妨尝试讲讲自己的思路，因为有些问题不是考察我们的编程能力，而是逻辑思维表达能力；最后平时要进行自我分析与评价，做好职业规划，不断摸索，提高自己的编程能力和抽象思维能力。
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BAT面试经验
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