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
结局：总结+分享
看完美团、字节、腾讯这三家的一二三面试问题，是不是感觉问的特别多，可能咱们真的又得开启面试造火箭、工作拧螺丝的模式去准备下一次的面试了。
开篇有提及我可是足足背下了Java互联网工程师面试1000题，多少还是有点用的呢，换汤不换药，不管面试官怎么问你，抓住本质即可！能读到此处的都是真爱
开源分享：【一线大厂Java面试题解析+核心总结学习笔记+最新讲解视频+实战项目源码】
- Java互联网工程师面试1000题
而且从上面三家来看，算法与数据结构是必备不可少的呀，因此我建议大家可以去刷刷这本左程云大佬著作的 《程序员代码面试指南 IT名企算法与数据结构题目最优解》，里面近200道真实出现过的经典代码面试题。
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- 其余像设计模式，建议可以看看下面这4份PDF（已经整理）
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