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

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

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

结局：总结+分享

看完美团、字节、腾讯这三家的一二三面试问题，是不是感觉问的特别多，可能咱们真的又得开启面试造火箭、工作拧螺丝的模式去准备下一次的面试了。

开篇有提及我可是足足背下了Java互联网工程师面试1000题，多少还是有点用的呢，换汤不换药，不管面试官怎么问你，抓住本质即可！能读到此处的都是真爱

开源分享：【一线大厂Java面试题解析+核心总结学习笔记+最新讲解视频+实战项目源码】

• Java互联网工程师面试1000题

而且从上面三家来看，算法与数据结构是必备不可少的呀，因此我建议大家可以去刷刷这本左程云大佬著作的 《程序员代码面试指南 IT名企算法与数据结构题目最优解》，里面近200道真实出现过的经典代码面试题。

• 程序员代码面试指南--IT名企算法与数据结构题目最优解

• 其余像设计模式，建议可以看看下面这4份PDF（已经整理）

• 更多的Java面试学习笔记如下，关于面试这一块，我额外细分出Java基础-中级-高级开发的面试+解析，以及调优笔记等等等。。。

以上所提及的全部Java面试学习的PDF及笔记，如若皆是你所需要的，那么都可发送给你！