从底层开始带你了解并发编程，移动架构师成长路线

Posted 2021-05-16 Java德克士

前言

互联网时代，瞬息万变。一个小小的走错，就有可能落后于别人。我们没办法去预测任何行业、任何职业未来十年会怎么样，因为未来谁都不能确定。只能说只要有互联网存在，程序员依然是个高薪热门行业。只要跟随着时代的脚步，学习新的知识。程序员是不可能会消失的，或者说不可能会没钱赚的。

我们经常可以听到很多人说，程序员是一个吃青春饭的行当。因为大多数人认为这是一个需要高强度脑力劳动的工种，而30岁、40岁，甚至50岁的程序员身体机能逐渐弱化，家庭琐事缠身，已经不能再进行这样高强度的工作了。

那么，这样的说法是对的么？

其实有这种想法的人，已经犯了一个根本性的错误，就是把十年后的程序员工作效率等同于现在的程序员效率。

我们想想一个程序员工作了十年，已经对这些业务熟悉的不能再熟悉，还会是当年那个调试代码调试半天的年轻人吗？如果你说是，只能说明你这十年什么都没学到，只是在浪费青春。

那么一名优秀的程序员应当具备哪些技能呢？

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

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

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

我们总是喜欢瞻仰大厂的大神们，但实际上大神也不过凡人，与菜鸟程序员相比，也就多花了几分心思，如果你再不努力，差距也只会越来越大。实际上，作为程序员，丰富自己的知识储备，提升自己的知识深度和广度是很有必要的。

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