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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。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/41002.html
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一个比传统数据库快 100-1000 倍的数据库
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来源：juejin.im/post/6863283398727860238文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/41002.html
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)文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/41002.html
我们首先理清一些基础概念文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/41002.html
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、电商系统文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/41002.html
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文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/41002.html
接着我们用图示，来理解一下列式数据库 和行式数据库 区别文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/41002.html
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：文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/41002.html
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在列式数据库系统中（ClickHouse），数据按如下的顺序存储：文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/41002.html
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两者在存储方式上对比：文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/41002.html
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以上是ClickHouse基本介绍，更多可以查阅官方手册文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/41002.html
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来解决此问题文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/41002.html
最终通过优化，查询时间降低至1s内，查询效率提升200倍！文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/41002.html
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。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/41002.html
三、ClickHouse实践
1.Mac下的Clickhouse安装
我是通过docker安装，查看教程。也可以下载CK编译安装，相对麻烦一些。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/41002.html
2.数据迁移：从Mysql到ClickHouse
ClickHouse支持Mysql大多数语法，迁移成本低，目前有五种迁移方案：文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/41002.html
create table engin mysql，映射方案数据还是在Mysql文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/41002.html
insert into select from，先建表，在导入文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/41002.html
create table as select from，建表同时导入文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/41002.html
csv离线导入文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/41002.html
streamsets文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/41002.html
选择第三种方案做数据迁移：文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/41002.html
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：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文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/41002.html
synch
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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文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/41002.html
5.ClickHouse为什么快？
只需要读取要计算的列数据，而非行式的整行数据读取，降低IO cost文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/41002.html
同列同类型，有十倍压缩提升，进一步降低IO文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/41002.html
clickhouse根据不同存储场景，做个性化搜索算法文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/41002.html
四、遇到的坑
1.ClickHouse与mysql数据类型差异性
用Mysql的语句查询，发现报错：文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/41002.html
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文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/41002.html
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文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/41002.html
五、总结
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 : )文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/41002.html
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