Shulou(Shulou.com)06/01 Report--

这篇文章主要介绍了SpringBoot2中如何整合ClickHouse数据库的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇SpringBoot2中如何整合ClickHouse数据库文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。

一、ClickHouse简介1、基础简介

Yandex开源的数据分析的数据库，名字叫做ClickHouse，适合流式或批次入库的时序数据。ClickHouse不应该被用作通用数据库，而是作为超高性能的海量数据快速查询的分布式实时处理平台，在数据汇总查询方面(如GROUP BY)，ClickHouse的查询速度非常快。

2、数据分析能力

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。

二、整合SpringBoot框架

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。

1、核心依赖 ru.yandex.clickhouse clickhouse-jdbc 0.1.532、配属数据源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: 60003、Druid连接池配置@Configurationpublic 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、参数配置类@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。

三、操作案例演示1、Mapper接口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 selectList () ;}

这里就演示简单的三个接口。

2、Mapper.xml文件 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}) select from cs_user_info where id = #{id,jdbcType=INTEGER} select from cs_user_info

这里 create_day 是以字符串的方式在转换，这里需要注意下。

3、控制层接口@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 selectList () { return userInfoService.selectList() ; }}关于"SpringBoot2中如何整合ClickHouse数据库"这篇文章的内容就介绍到这里，感谢各位的阅读!相信大家对"SpringBoot2中如何整合ClickHouse数据库"知识都有一定的了解，大家如果还想学习更多知识，欢迎关注行业资讯频道。

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