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：心得体会

既然选择这个行业，选择了做一个程序员，也就明白只有不断学习，积累实战经验才有资格往上走，拿高薪，为自己，为父母，为以后的家能有一定的经济保障。

学习时间都是自己挤出来的，短时间或许很难看到效果，一旦坚持下来了，必然会有所改变。不如好好想想自己为什么想进入这个行业，给自己内心一个答案。

面试大厂，最基本的就是夯实的基础，不然面试官随便一问你就凉了；其次会问一些技术原理，还会看你对知识掌握的广度，最重要的还是你的思路，这是面试官比较看重的。

最后，上面这些大厂面试真题都是非常好的学习资料，通过这些面试真题能够看看自己对技术知识掌握的大概情况，从而能够给自己定一个学习方向。包括上面分享到的学习指南，你都可以从学习指南里理顺学习路线，避免低效学习。

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