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标题: 这个列式数据库牛！20亿行的查询，1s完成 [打印本页]

作者: Java进阶架构师 时间: 2020-9-13 00:17
标题: 这个列式数据库牛！20亿行的查询，1s完成
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2020年Java原创面试题库连载中
【000期】Java最全面试题库头脑导图
【001期】JavaSE面试题（一）：面向对象
【002期】JavaSE面试题（二）：基本数据类型与访问修饰符
【003期】JavaSE面试题（三）：JavaSE语法（1）
【004期】JavaSE面试题（四）：JavaSE语法（3）
【005期】JavaSE面试题（五）：String类
【006期】JavaSE面试题（六）：泛型
【007期】JavaSE面试题（七）：非常
【008期】JavaSE面试题（八）：集合之List
【009期】JavaSE面试题（九）：集合之Set
【010期】JavaSE面试题（十）：集合之Map
【011期】JavaSE面试题（十一）：多线程（1）
【012期】JavaSE面试题（十二）：多线程（2）
【013期】JavaSE面试题（十三）：多线程（3）
【014期】JavaSE面试题（十四）：基本IO流
【015期】JavaSE面试题（十五）：网络IO流
【016期】JavaSE面试题（十六）：反射
【017期】JavaSE面试题（十七）：JVM之内存模子
【018期】JavaSE面试题（十八）：JVM之垃圾回收
【020期】JavaSE系列面试题汇总（共18篇）
【019期】JavaWeb面试题（一）：JDBC
【021期】JavaWeb面试题（二）：HTTP协议
【022期】JavaWeb面试题（三）：Cookie和Session
【023期】JavaWeb面试题（四）：JSP
【024期】JavaWeb面试题（五）：Filter和Listener
【025期】Java工具面试题（一）：版本控制工具
【026期】Java工具面试题（二）：项目管理工具
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【028期】JavaWeb系列面试题汇总（共10篇）
【029期】JavaEE面试题（一）Web应用服务器
【030期】JavaEE面试题（二）SpringMVC
【031期】JavaEE面试题（三）Spring（1）
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【033期】JaveEE面试题（五）MyBatis
【034期】JavaEE面试题（六）Hibernate
【035期】JavaEE面试题（七）SpringBoot（1）
更多内容，点击上面蓝字查看

一、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)

通过ClickHouse实践，完美的解决了MySQL查询瓶颈，20亿行以下数据量级查询，90%都可以在1s内给到效果，随着数据量增加，ClickHouse同样也支持集群，各人如果感兴趣，可以积极尝试
我们首先理清一些基础概念
OLTP：是传统的关系型数据库，重要操作增删改查，强调事件一致性，好比银行系统、电商系统
OLAP：是仓库型数据库，重要是读取数据，做复杂数据分析，侧重技能决议支持，提供直观简单的效果
接着我们用图示，来明白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，更多可以查阅官方手册

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+，实行效率极低。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，查询时间低落至1s内，查询效率提升200倍！
希望通过本文，可以帮助各人快速掌握这一利器，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，相对贫苦一些。
docker安装
https://blog.csdn.net/qq_24993831/article/details/103715194

2.数据迁移：从Mysql到ClickHouse

ClickHouse支持Mysql大多数语法，迁移成本低，目前有五种迁移方案：

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=MergetreeAS SELECT*FROM mysql('host:port','db','database','user','password')

3.性能测试对比

类型数据量表巨细查询速率MySQL5000万10G205sClickHouse5000万600MB1s内
4.数据同步方案

暂时表

图片来源：携程新建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
synch

开源的同步软件推荐：synch 原理是通过Mysql的binlog日志，获取sql语句，再通过消息队列消耗task

5.ClickHouse为什么快？

只必要读取要计算的列数据，而非行式的整行数据读取，低落IO cost
同列同类型，有十倍压缩提升，进一步低落IO
clickhouse根据差别存储场景，做个性化搜索算法

四、遇到的坑

1.ClickHouse与mysql数据类型差异性

用Mysql的语句查询，发现报错：

解决方案：LEFT JOIN B b ON toUInt32(h.id) = toUInt32(ec.post_id)，中转一下，统一无符号类型关联

2.删除或更新是异步实行，只保证最终一致性

查询CK手册发现，即便对数据一致性支持最好的Mergetree，也只是保证最终一致性：

如果对数据一致性要求较高，推荐各人做全量同步来解决

五、总结

通过ClickHouse实践，完美的解决了Mysql查询瓶颈，20亿行以下数据量级查询，90%都可以在1s内给到效果，随着数据量增加，ClickHouse同样也支持集群，各人如果感兴趣，可以积极尝试 : )

之前，给各人发过三份Java面试宝典，这次新增了一份，目前统共是四份面试宝典，相信在跳槽前一个月按照面试宝典准备准备，基本没大问题。

《java面试宝典5.0》(初中级)
《350道Java面试题：整理自100+公司》（中高级）
《资深java面试宝典-视频版》（资深）
《Java[BAT]面试必备》（资深）

分别适用于初中级，中高级，资深级工程师的面试复习。
内容包含java基础、javaweb、mysql性能优化、JVM、锁、百万并发、消息队列，高性能缓存、反射、Spring全家桶原理、微服务、Zookeeper、数据结构、限流熔断降级等等。

看到这里，证明有所收获

作者: CharlesRich 时间: 2020-9-13 02:25
转发了

作者: ppc4 时间: 2020-9-13 06:29
转发了

作者: 企业信息化解决方案 时间: 2020-9-13 12:02
olap利器

作者: 刘怡艳0605 时间: 2020-9-13 14:43
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作者: vivivivivi丶 时间: 2020-9-13 22:35
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作者: FLYZNG 时间: 2020-9-13 22:47
转发了

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