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疯狂复习20天卷土从来,已拿offer附真题解析
阅读量:543 次
发布时间:2019-03-09

本文共 1074 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

Netty 和 ClickHouse 技术探索

Netty 是一款基于 Java 的网络编程框架,以其强大的网络管理、多线程处理和并发处理能力而闻名。通过隐藏底层样板代码和样板逻辑,Netty 提供了一个易于使用的 API,让开发者能够专注于业务逻辑的实现,充分发挥应用程序的独特性。

点击房 (ClickHouse) 简述

ClickHouse 是一个专注于联机分析 (OLAP) 的列式数据库管理系统 (DBMS)。它通过存储数据的高效方式,为企业提供了快速的数据检索和分析能力。

基础概念

  • OLTP(在线事务处理):传统关系型数据库,主要以增删改查为主,注重事务一致性,常见于金融、电商等行业。

  • OLAP(在线分析处理):专注于数据汇总和分析,提供支持决策的便捷报告,通常应用于数据挖掘和技术支持领域。

列式与行式存储对比

传统行式数据库(如 MySQL、PostgreSQL)的数据存储方式,强调行记录的独立性,而列式数据库(如 ClickHouse)则以列为主要存储单位,具有独特的查询特点。

####_performance 测试对比

数据库类型 数据量 表大小 查询速度
MySQL 5,000万 10GB 205秒
ClickHouse 5,000万 600MB 1秒以内

通过迁移优化,业务系统的查询时间从 3 分钟降低至 1 秒以内,效率提升了 200 倍。

ClickHouse 实践指南

安装 clicksHouse

通过 Docker 安装 ClickHouse 是最高效的方式,支持压缩包解压后直接运行。用户还可以选择使用 Chandler 头 Edition(Ch4)进行编译安装,灵活性较高。

数据迁移

从 MySQL 迁移到 ClickHouse,可采用以下方案:

  • 创建镜像复制:通过 CREATE TABLE ... AS SELECT ... 命令实现数据同时创建和导入,适合小规模数据迁移。
  • 批量导入 CSV:对于大数据量,建议使用 CSV 离线导入工具。
  • 流数据处理:采用 StreamSets 等工具进行实时数据同步。
  • 数据同步机制

    推荐使用 ClickHouse 的临时表机制,实现数据全量同步后,替换原表结构。这种方式在数据量适度、增量数据频繁的场景下表现优异。

    总结

    技术面试更多考察技术深度和应用场景理解,而非机械记忆。通过实践积累和加热项的思考,能够更好地应对面试题。推荐关注 Java 核心、多线程、并发、Netty 框架、 NFS、 ClickHouse 等领域的笔记库,供技术爱好者欣读!

    转载地址:http://bvksz.baihongyu.com/

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