java读文件并重新写文件，挑战大厂重燃激情！

Posted 2021-08-09 weixin_57485542

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

2021年Java中高级面试必备知识点总结

在这个部分总结了2019年到目前为止Java常见面试问题，取其面试核心编写成这份文档笔记，从中分析面试官的心理，摸清面试官的“套路”，可以说搞定90%以上的Java中高级面试没一点难度。

本节总结的内容涵盖了：消息队列、Redis缓存、分库分表、读写分离、设计高并发系统、分布式系统、高可用系统、SpringCloud微服务架构等一系列互联网主流高级技术的知识点。

目录：

（上述只是一个整体目录大纲，每个点里面都有如下所示的详细内容，从面试问题——分析面试官心理——剖析面试题——完美解答的一个过程）

部分内容：

对于每一个做技术的来说，学习是不能停止的，小编把2019年到目前为止Java的核心知识提炼出来了，无论你现在是处于什么阶段，如你所见，这份文档的内容无论是对于你找面试工作还是提升技术广度深度都是完美的。

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