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这期内容当中小编将会给大家带来有关SpringBoot2中怎么整合ClickHouse数据库,文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述,阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
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OLAP场景特征
· 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
列式数据存储
(1)、行式数据
(2)、列式数据
(3)、对比分析
分析类查询,通常只需要读取表的一小部分列。在列式数据库中可以只读取需要的数据。数据总是打包成批量读取的,所以压缩是非常容易的。同时数据按列分别存储这也更容易压缩。这进一步降低了I/O的体积。由于I/O的降低,这将帮助更多的数据被系统缓存。
该案例基于:Druid连接池和mybatis进行整合。Druid 1.1.10 版本 SQL Parser对clickhouse的开始提供支持。
ru.yandex.clickhouse clickhouse-jdbc 0.1.53
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 }
这样整合代码就完成了。
public interface UserInfoMapper { // 写入数据 void saveData (UserInfo userInfo) ; // ID 查询 UserInfo selectById (@Param("id") Integer id) ; // 查询全部 ListselectList () ; }
这里就演示简单的三个接口。
id,user_name,pass_word,phone,email,create_day 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})
这里 create_day 是以字符串的方式在转换,这里需要注意下。
@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 ListselectList () { return userInfoService.selectList() ; } }
上述就是小编为大家分享的SpringBoot2中怎么整合ClickHouse数据库了,如果刚好有类似的疑惑,不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识,欢迎关注创新互联-成都网站建设公司行业资讯频道。