这段时间一直在学习Netty
相关知识,因为涉及知识点比较多,也走了不少弯路。目前网上关于Netty学习资料琳琅满目,不知如何下手,其实大家都是一样的,学习方法和技巧都是总结出来的,我们在没有找到很好的方法之前不如按部就班先从基础开始,一般从总分总的渐进方式,既观森林,又见草木。
Netty
是一款提供异步的、事件驱动的网络应用程序框架和工具,是基于NIO
客户端、服务器端的编程框架。所以这里我们先以NIO
和依赖相关的基础铺垫来进行剖析讲解,从而作为Netty
学习之旅的一个开端。
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
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
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。
我是通过docker安装,也可以下载CK编译安装,相对麻烦一些。
ClickHouse支持Mysql大多数语法,迁移成本低,目前有[五种迁移]
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')
类型 | 数据量 | 表大小 | 查询速度 |
---|---|---|---|
Mysql | 5000万 | 10G | 205s |
ClickHouse | 5000万 | 600MB | 1s内 |
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
2021年的金三银四一眨眼就到了,对于很多人来说是跳槽的好机会,大厂面试远没有我们想的那么困难,摆好心态,做好准备,你也可以的。
另外,面试中遇到不会的问题不妨尝试讲讲自己的思路,因为有些问题不是考察我们的编程能力,而是逻辑思维表达能力;最后平时要进行自我分析与评价,做好职业规划,不断摸索,提高自己的编程能力和抽象思维能力。
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面试真题:
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