tk mybatis 联表查询_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最全面试题库思维导图

【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)：异常

【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之内存模型

【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

【027期】Java设计模式面试题

【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)

【032期】JavaEE面试题(四)Spring(2)

【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)

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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内给到结果，随着数据量增加，ClickHouse同样也支持集群，大家如果感兴趣，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，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，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+，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。

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

4.数据同步方案

临时表

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，再通过消息队列消费task

5.ClickHouse为什么快？

• 只需要读取要计算的列数据，而非行式的整行数据读取，降低IO cost

• 同列同类型，有十倍压缩提升，进一步降低IO

• clickhouse根据不同存储场景，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.删除或更新是异步执行，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，推荐大家做全量同步来解决

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内给到结果，随着数据量增加，ClickHouse同样也支持集群，大家如果感兴趣，可以积极尝试 : )

之前，给大家发过三份Java面试宝典，这次新增了一份，目前总共是四份面试宝典，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