SpringBoot2 整合 ClickHouse資料庫,實現高性能數據查詢分析

来源:https://www.cnblogs.com/cicada-smile/archive/2019/10/07/11632251.html
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本文源碼: "GitHub·點這裡" || "GitEE·點這裡" 一、ClickHouse簡介 1、基礎簡介 Yandex開源的數據分析的資料庫,名字叫做ClickHouse,適合流式或批次入庫的時序數據。ClickHouse不應該被用作通用資料庫,而是作為超高性能的海量數據快速查詢的分散式實時處 ...


本文源碼:GitHub·點這裡 || GitEE·點這裡

一、ClickHouse簡介

1、基礎簡介

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

2、數據分析能力

  • OLAP場景特征
· 大多數是讀請求
· 數據總是以相當大的批(> 1000 rows)進行寫入
· 不修改已添加的數據
· 每次查詢都從資料庫中讀取大量的行,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(通常每台伺服器每秒數百個查詢或更少)
· 對於簡單查詢,允許延遲大約50毫秒
· 列中的數據相對較小: 數字和短字元串(例如,每個URL 60個位元組)
· 處理單個查詢時需要高吞吐量(每個伺服器每秒高達數十億行)
· 事務不是必須的
· 對數據一致性要求低
· 每一個查詢除了一個大表外都很小
· 查詢結果明顯小於源數據,換句話說,數據被過濾或聚合後能夠被盛放在單台伺服器的記憶體中
  • 列式數據存儲

(1)、行式數據

(2)、列式數據

(3)、對比分析

分析類查詢,通常只需要讀取表的一小部分列。在列式資料庫中可以只讀取需要的數據。數據總是打包成批量讀取的,所以壓縮是非常容易的。同時數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。由於I/O的降低,這將幫助更多的數據被系統緩存。

二、整合SpringBoot框架

該案例基於: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

<dependency>
    <groupId>ru.yandex.clickhouse</groupId>
    <artifactId>clickhouse-jdbc</artifactId>
    <version>0.1.53</version>
</dependency>

2、配屬數據源

spring:
  datasource:
    type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
    click:
      driverClassName: ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDriver
      url: jdbc:clickhouse://127.0.0.1:8123/default
      initialSize: 10
      maxActive: 100
      minIdle: 10
      maxWait: 6000

3、Druid連接池配置

@Configuration
public class DruidConfig {
    @Resource
    private JdbcParamConfig jdbcParamConfig ;
    @Bean
    public DataSource dataSource() {
        DruidDataSource datasource = new DruidDataSource();
        datasource.setUrl(jdbcParamConfig.getUrl());
        datasource.setDriverClassName(jdbcParamConfig.getDriverClassName());
        datasource.setInitialSize(jdbcParamConfig.getInitialSize());
        datasource.setMinIdle(jdbcParamConfig.getMinIdle());
        datasource.setMaxActive(jdbcParamConfig.getMaxActive());
        datasource.setMaxWait(jdbcParamConfig.getMaxWait());
        return datasource;
    }
}

4、參數配置類

@Component
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.click")
public class JdbcParamConfig {
    private String driverClassName ;
    private String url ;
    private Integer initialSize ;
    private Integer maxActive ;
    private Integer minIdle ;
    private Integer maxWait ;
    // 省略 GET 和 SET
}

這樣整合代碼就完成了。

三、操作案例演示

1、Mapper介面

public interface UserInfoMapper {
    // 寫入數據
    void saveData (UserInfo userInfo) ;
    // ID 查詢
    UserInfo selectById (@Param("id") Integer id) ;
    // 查詢全部
    List<UserInfo> selectList () ;
}

這裡就演示簡單的三個介面。

2、Mapper.xml文件

<mapper namespace="com.click.house.mapper.UserInfoMapper">
    <resultMap id="BaseResultMap" type="com.click.house.entity.UserInfo">
        <id column="id" jdbcType="INTEGER" property="id" />
        <result column="user_name" jdbcType="VARCHAR" property="userName" />
        <result column="pass_word" jdbcType="VARCHAR" property="passWord" />
        <result column="phone" jdbcType="VARCHAR" property="phone" />
        <result column="email" jdbcType="VARCHAR" property="email" />
        <result column="create_day" jdbcType="VARCHAR" property="createDay" />
    </resultMap>
    <sql id="Base_Column_List">
        id,user_name,pass_word,phone,email,create_day
    </sql>
    <insert id="saveData" parameterType="com.click.house.entity.UserInfo" >
        INSERT INTO cs_user_info
        (id,user_name,pass_word,phone,email,create_day)
        VALUES
        (#{id,jdbcType=INTEGER},#{userName,jdbcType=VARCHAR},#{passWord,jdbcType=VARCHAR},
        #{phone,jdbcType=VARCHAR},#{email,jdbcType=VARCHAR},#{createDay,jdbcType=VARCHAR})
    </insert>
    <select id="selectById" parameterType="java.lang.Integer" resultMap="BaseResultMap">
        select
        <include refid="Base_Column_List" />
        from cs_user_info
        where id = #{id,jdbcType=INTEGER}
    </select>
    <select id="selectList" resultMap="BaseResultMap" >
        select
        <include refid="Base_Column_List" />
        from cs_user_info
    </select>
</mapper>

這裡 create_day 是以字元串的方式在轉換,這裡需要註意下。

3、控制層介面

@RestController
@RequestMapping("/user")
public class UserInfoController {
    @Resource
    private UserInfoService userInfoService ;
    @RequestMapping("/saveData")
    public String saveData (){
        UserInfo userInfo = new UserInfo () ;
        userInfo.setId(4);
        userInfo.setUserName("winter");
        userInfo.setPassWord("567");
        userInfo.setPhone("13977776789");
        userInfo.setEmail("winter");
        userInfo.setCreateDay("2020-02-20");
        userInfoService.saveData(userInfo);
        return "sus";
    }
    @RequestMapping("/selectById")
    public UserInfo selectById () {
        return userInfoService.selectById(1) ;
    }
    @RequestMapping("/selectList")
    public List<UserInfo> selectList () {
        return userInfoService.selectList() ;
    }
}

四、源代碼地址

GitHub·地址
https://github.com/cicadasmile/middle-ware-parent
GitEE·地址
https://gitee.com/cicadasmile/middle-ware-parent


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