一、ClickHouse簡介

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1、基礎簡介

Yandex開源的數(shù)據分析的數(shù)據庫，名字叫做ClickHouse，適合流式或批次入庫的時序數(shù)據。ClickHouse不應該被用作通用數(shù)據庫，而是作為超高性能的海量數(shù)據快速查詢的分布式實時處理平臺，在數(shù)據匯總查詢方面(如GROUP BY)，ClickHouse的查詢速度非常快。

2、數(shù)據分析能力

OLAP場景特征

• · 大多數(shù)是讀請求
• · 數(shù)據總是以相當大的批(> 1000 rows)進行寫入
• · 不修改已添加的數(shù)據
• · 每次查詢都從數(shù)據庫中讀取大量的行，但是同時又僅需要少量的列
• · 寬表，即每個表包含著大量的列
• · 較少的查詢(通常每臺服務器每秒數(shù)百個查詢或更少)
• · 對于簡單查詢，允許延遲大約50毫秒
• · 列中的數(shù)據相對較小： 數(shù)字和短字符串(例如，每個URL 60個字節(jié))
• · 處理單個查詢時需要高吞吐量（每個服務器每秒高達數(shù)十億行）
• · 事務不是必須的
• · 對數(shù)據一致性要求低
• · 每一個查詢除了一個大表外都很小
• · 查詢結果明顯小于源數(shù)據，換句話說，數(shù)據被過濾或聚合后能夠被盛放在單臺服務器的內存中

列式數(shù)據存儲

(1)、行式數(shù)據

(2)、列式數(shù)據

(3)、對比分析

分析類查詢，通常只需要讀取表的一小部分列。在列式數(shù)據庫中可以只讀取需要的數(shù)據。數(shù)據總是打包成批量讀取的，所以壓縮是非常容易的。同時數(shù)據按列分別存儲這也更容易壓縮。這進一步降低了I/O的體積。由于I/O的降低，這將幫助更多的數(shù)據被系統(tǒng)緩存。

二、整合SpringBoot框架

該案例基于：Druid連接池和mybatis進行整合。Druid 1.1.10 版本 SQL Parser對clickhouse的開始提供支持。

1、核心依賴

  ru.yandex.clickhouse
  clickhouse-jdbc
  0.1.53

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網站題目：SpringBoot2整合ClickHouse數(shù)據庫案例解析-創(chuàng)新互聯(lián)
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