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這期內容當中小編將會給大家帶來有關SpringBoot2中怎么整合ClickHouse數據庫,文章內容豐富且以專業的角度為大家分析和敘述,閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。
Yandex開源的數據分析的數據庫,名字叫做ClickHouse,適合流式或批次入庫的時序數據。ClickHouse不應該被用作通用數據庫,而是作為超高性能的海量數據快速查詢的分布式實時處理平臺,在數據匯總查詢方面(如GROUP BY),ClickHouse的查詢速度非常快。
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 · 每次查詢都從數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 · 列中的數據相對較小: 數字和短字符串(例如,每個URL 60個字節) · 處理單個查詢時需要高吞吐量(每個服務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 · 查詢結果明顯小于源數據,換句話說,數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。在列式數據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。由于I/O的降低,這將幫助更多的數據被系統緩存。
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。
<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; } }
@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。
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 () ; }
這里就演示簡單的三個接口。
<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>
這里 create_day 是以字符串的方式在轉換,這里需要注意下。
@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() ; } }
上述就是小編為大家分享的SpringBoot2中怎么整合ClickHouse數據庫了,如果剛好有類似的疑惑,不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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