ClickHouse는 Yandex의 오픈 소스 데이터베이스로, 특히 시계열 스트리밍 데이터 처리 또는 일괄 데이터 저장에 적합합니다. ClickHouse는 범용 데이터베이스로 활용되어서는 안 되며, 대용량 데이터의 신속한 질의를 위한 초고성능 분산 실시간 처리 플랫폼으로 활용되어야 합니다. GROUP BY 등의 데이터 요약 질의 측면에서 ClickHouse의 질의 속도는 매우 빠릅니다.
OLAP 시나리오 특성
· 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
열 데이터 저장
(1), 행 데이터
(2), 열 형식 데이터
(3 ), 비교 분석
분석 쿼리는 일반적으로 테이블 열의 작은 부분만 읽어야 합니다. 컬럼형 데이터베이스에서는 필요한 데이터만 읽을 수 있습니다. 데이터는 항상 일괄 읽기로 압축되므로 압축이 매우 쉽습니다. 동시에 데이터는 열에 별도로 저장되므로 압축하기가 더 쉽습니다. 이렇게 하면 I/O 크기가 더욱 줄어듭니다. 이렇게 하면 I/O 감소로 인해 시스템에서 더 많은 데이터를 캐시하는 데 도움이 됩니다.
이 사례는 Druid 연결 풀 및 mybatis 통합을 기반으로 합니다. SQL 파서 Druid 버전 1.1.10은 이제 ClickHouse를 지원합니다.
<dependency> <groupId>ru.yandex.clickhouse</groupId> <artifactId>clickhouse-jdbc</artifactId> <version>0.1.53</version> </dependency>
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
@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; } }
3. 작동 사례 시연
@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 }
2. Mapper.xml 파일
public interface UserInfoMapper { // 写入数据 void saveData (UserInfo userInfo) ; // ID 查询 UserInfo selectById (@Param("id") Integer id) ; // 查询全部 List<UserInfo> selectList () ; }
3. 제어 레이어 인터페이스
<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>
위 내용은 SpringBoot2에 ClickHouse 데이터베이스를 통합하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!