为什么不用小驼峰也能查到数据库数据_牛逼！它比传统数据库快 100-1000，真不相信？...

一、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)

通过ClickHouse实践，完美的解决了MySQL查询瓶颈，20亿行以下数据量级查询，90%都可以在1s内给到结果，随着数据量增加，ClickHouse同样也支持集群，大家如果感兴趣，可以积极尝试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注意

文末有：3625页互联网大厂面试题

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，更多可以查阅官方手册

二、业务问题

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。

docker安装

https://blog.csdn.net/qq_24993831/article/details/103715194

2.数据迁移：从Mysql到ClickHouse

选择第三种方案做数据迁移：

CREATE TABLE[IF NOT EXISTS][db.]table_name ENGINE=MergetreeAS 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MySQL5000万10G205s

ClickHouse5000万600MB1s内

4.数据同步方案

临时表

图片来源：携程新建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

synch

开源的同步软件推荐：synch 原理是通过Mysql的binlog日志，获取sql语句，再通过消息队列消费task

5.ClickHouse为什么快？

四、遇到的坑

1.ClickHouse与mysql数据类型差异性

解决方案：LEFT JOIN B b ON toUInt32(h.id) = toUInt32(ec.post_id)，中转一下，统一无符号类型关联

2.删除或更新是异步执行，只保证最终一致性

查询CK手册发现，即便对数据一致性支持最好的Mergetree，也只是保证最终一致性：

如果对数据一致性要求较高，推荐大家做全量同步来解决

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