一、ClickHouse简介
1、基础简介
clickhouse是一个由yandex开源的数据库，特别适于处理时间序列的流数据或批量数据存储。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。
Android配合WebService访问远程数据库 中文WORD版下载采用HttpClient向服务器端action请求数据，当然调用服务器端方法获取数据并不止这一种。WebService也可以为我们提供所需数据，那么什么是webService呢？，它是一种基于SAOP协议的远程调用标准，通过webservice可以将不同操作系统平台，不同语言，不同技术整合到一起。 实现Android与服务器端数据交互，我们在PC机器java客户端中，需要一些库，比如XFire,Axis2,CXF等等来支持访问WebService，但是这些库并不适合我们资源有限的android手机客户端，
二、整合SpringBoot框架
该案例基于：Druid连接池和mybatis进行整合。SQL解析器Druid 1.1.10版本现已支持ClickHouse。
1、核心依赖
ru.yandex.clickhouse clickhouse-jdbc 0.1.53
2、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
@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、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})
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() ;
}
} 
