javaweb程序设计第二版课后答案,Java中级程序员面试【图文】_秃头的一一

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)

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:

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在列式数据库系统中(ClickHouse),数据按如下的顺序存储:javaweb程序设计第二版课后答案,Java中级程序员面试【图文】_秃头的一一

两者在存储方式上对比:

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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

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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

总结

以上是字节二面的一些问题,面完之后其实挺后悔的,没有提前把各个知识点都复习到位。现在重新好好复习手上的面试大全资料(含JAVA、MySQL、算法、Redis、JVM、架构、中间件、RabbitMQ、设计模式、Spring等),现在起闭关修炼半个月,争取早日上岸!!!

下面给大家分享下我的面试大全资料

  • 第一份是我的后端JAVA面试大全

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后端JAVA面试大全

  • 第二份是MySQL+Redis学习笔记+算法+JVM+JAVA核心知识整理

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MySQL+Redis学习笔记算法+JVM+JAVA核心知识整理

  • 第三份是Spring全家桶资料

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MySQL+Redis学习笔记算法+JVM+JAVA核心知识整理

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