分布式技术：限流、通讯、缓存，全部一锅端，浦发银行Java开发面试
作者：互联网
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
一般像这样的大企业都有好几轮面试，所以自己一定要花点时间去收集整理一下公司的背景，公司的企业文化，俗话说「知己知彼百战不殆」，不要盲目的去面试，还有很多人关心怎么去跟HR谈薪资。
这边给大家一个建议，如果你的理想薪资是30K，你完全可以跟HR谈33~35K，而不是一下子就把自己的底牌暴露了出来，不过肯定不能说的这么直接，比如原来你的公司是25K，你可以跟HR讲原来的薪资是多少，你们这边能给到我的是多少？你说我这边希望可以有一个20%涨薪。
最后再说几句关于招聘平台的，总之，简历投递给公司之前，请确认下这家公司到底咋样，先去百度了解下，别被坑了，每个平台都有一些居心不良的广告党等着你上钩，千万别上当！！！
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标签：一锅端,Java,数据库,面试,限流,数据量,Mysql,ClickHouse 来源： https://www.cnblogs.com/Android886/p/15292982.html