SpringBoot2整合ClickHouse数据库案例解析-创新互联

一、ClickHouse简介

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1、基础简介

Yandex开源的数据分析的数据库，名字叫做ClickHouse，适合流式或批次入库的时序数据。ClickHouse不应该被用作通用数据库，而是作为超高性能的海量数据快速查询的分布式实时处理平台，在数据汇总查询方面(如GROUP BY)，ClickHouse的查询速度非常快。

2、数据分析能力

OLAP场景特征

• · 大多数是读请求
• · 数据总是以相当大的批(> 1000 rows)进行写入
• · 不修改已添加的数据
• · 每次查询都从数据库中读取大量的行，但是同时又仅需要少量的列
• · 宽表，即每个表包含着大量的列
• · 较少的查询(通常每台服务器每秒数百个查询或更少)
• · 对于简单查询，允许延迟大约50毫秒
• · 列中的数据相对较小： 数字和短字符串(例如，每个URL 60个字节)
• · 处理单个查询时需要高吞吐量（每个服务器每秒高达数十亿行）
• · 事务不是必须的
• · 对数据一致性要求低
• · 每一个查询除了一个大表外都很小
• · 查询结果明显小于源数据，换句话说，数据被过滤或聚合后能够被盛放在单台服务器的内存中

列式数据存储

(1)、行式数据

(2)、列式数据

(3)、对比分析

分析类查询，通常只需要读取表的一小部分列。在列式数据库中可以只读取需要的数据。数据总是打包成批量读取的，所以压缩是非常容易的。同时数据按列分别存储这也更容易压缩。这进一步降低了I/O的体积。由于I/O的降低，这将帮助更多的数据被系统缓存。

二、整合SpringBoot框架

该案例基于：Druid连接池和mybatis进行整合。Druid 1.1.10 版本 SQL Parser对clickhouse的开始提供支持。

1、核心依赖

  ru.yandex.clickhouse
  clickhouse-jdbc
  0.1.53

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