卑微打工人!Java面试突击第一季百度云

2021/7/30 17:06:31

本文主要是介绍卑微打工人!Java面试突击第一季百度云,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

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
Mysql5000万10G205s
ClickHouse5000万600MB1s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

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