這期內(nèi)容當(dāng)中小編將會(huì)給大家?guī)?lái)有關(guān)SpringBoot2中怎么整合ClickHouse數(shù)據(jù)庫(kù)，文章內(nèi)容豐富且以專業(yè)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。

為故城等地區(qū)用戶提供了全套網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)制作服務(wù)，及故城網(wǎng)站建設(shè)行業(yè)解決方案。主營(yíng)業(yè)務(wù)為成都網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)站設(shè)計(jì)、故城網(wǎng)站設(shè)計(jì)，以傳統(tǒng)方式定制建設(shè)網(wǎng)站，并提供域名空間備案等一條龍服務(wù)，秉承以專業(yè)、用心的態(tài)度為用戶提供真誠(chéng)的服務(wù)。我們深信只要達(dá)到每一位用戶的要求，就會(huì)得到認(rèn)可，從而選擇與我們長(zhǎng)期合作。這樣，我們也可以走得更遠(yuǎn)！

一、ClickHouse簡(jiǎn)介

1、基礎(chǔ)簡(jiǎn)介

Yandex開(kāi)源的數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)庫(kù)，名字叫做ClickHouse，適合流式或批次入庫(kù)的時(shí)序數(shù)據(jù)。ClickHouse不應(yīng)該被用作通用數(shù)據(jù)庫(kù)，而是作為超高性能的海量數(shù)據(jù)快速查詢的分布式實(shí)時(shí)處理平臺(tái)，在數(shù)據(jù)匯總查詢方面(如GROUP BY)，ClickHouse的查詢速度非?？臁?/p>

2、數(shù)據(jù)分析能力

• OLAP場(chǎng)景特征

· 大多數(shù)是讀請(qǐng)求
· 數(shù)據(jù)總是以相當(dāng)大的批(> 1000 rows)進(jìn)行寫(xiě)入
· 不修改已添加的數(shù)據(jù)
· 每次查詢都從數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取大量的行，但是同時(shí)又僅需要少量的列
· 寬表，即每個(gè)表包含著大量的列
· 較少的查詢(通常每臺(tái)服務(wù)器每秒數(shù)百個(gè)查詢或更少)
· 對(duì)于簡(jiǎn)單查詢，允許延遲大約50毫秒
· 列中的數(shù)據(jù)相對(duì)較小： 數(shù)字和短字符串(例如，每個(gè)URL 60個(gè)字節(jié))
· 處理單個(gè)查詢時(shí)需要高吞吐量（每個(gè)服務(wù)器每秒高達(dá)數(shù)十億行）
· 事務(wù)不是必須的
· 對(duì)數(shù)據(jù)一致性要求低
· 每一個(gè)查詢除了一個(gè)大表外都很小
· 查詢結(jié)果明顯小于源數(shù)據(jù)，換句話說(shuō)，數(shù)據(jù)被過(guò)濾或聚合后能夠被盛放在單臺(tái)服務(wù)器的內(nèi)存中

• 列式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

(1)、行式數(shù)據(jù)

(2)、列式數(shù)據(jù)

(3)、對(duì)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(jù)庫(kù)中可以只讀取需要的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)總是打包成批量讀取的，所以壓縮是非常容易的。同時(shí)數(shù)據(jù)按列分別存儲(chǔ)這也更容易壓縮。這進(jìn)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(jù)被系統(tǒng)緩存。

二、整合SpringBoot框架

該案例基于：Druid連接池和mybatis進(jìn)行整合。Druid 1.1.10 版本 SQL Parser對(duì)clickhouse的開(kāi)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(shù)據(jù)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(shù)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接口

public interface UserInfoMapper {
    // 寫(xiě)入數(shù)據(jù)
    void saveData (UserInfo userInfo) ;
    // ID 查詢
    UserInfo selectById (@Param("id") Integer id) ;
    // 查詢?nèi)?    List<UserInfo> selectList () ;
}

這里就演示簡(jiǎn)單的三個(gè)接口。

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>

這里 create_day 是以字符串的方式在轉(zhuǎn)換，這里需要注意下。

3、控制層接口

@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(shù)據(jù)庫(kù)了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進(jìn)行理解。如果想知道更多相關(guān)知識(shí)，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)-成都網(wǎng)站建設(shè)公司行業(yè)資訊頻道。

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