大家好，我是顶级架构师。
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一、 是什么？
：是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)
我们首先理清一些基础概念
接着我们用图示，来理解一下列式数据库和行式数据库区别
在传统的行式数据库系统中（MySQL、和MS SQL ），数据按如下顺序存储：
在列式数据库系统中（），数据按如下的顺序存储：
两者在存储方式上对比：
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以上是基本介绍，更多可以查阅官方手册：
二、业务问题
业务端现有存储在Mysql中，5000万数据量的大表及两个辅表，单次联表查询开销在3min+，执行效率极低。经过索引优化、水平分表、逻辑优化，成效较低，因此决定借助来解决此问题
最终通过优化，查询时间降低至1s内，查询效率提升200倍！
希望通过本文，可以帮助大家快速掌握这一利器，并能在实践中少走弯路。
三、实践
1.Mac下的安装
我是通过安装，查看教程：
也可以下载CK编译安装，相对麻烦一些。
2.数据迁移：从Mysql到
支持Mysql大多数语法，迁移成本低，目前有五种迁移方案：
选择第三种方案做数据迁移：
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name ENGINE = Mergetree AS SELECT * FROM mysql('host:port', 'db', 'database', 'user', 'password')
3.性能测试对比
类型数据量表大小查询速度
Mysql
5000万
10G
205s
5000万
600MB
1s内
4.数据同步方案
临时表
新建temp中间表，将Mysql数据全量同步到内temp表，再替换原中的表，适用数据量适度，增量和变量频繁的场景
synch
开源的同步软件推荐：synch
原理是通过Mysql的日志，获取sql语句，再通过消息队列消费task
5.为什么快？
四、遇到的坑
1.与mysql数据类型差异性
用Mysql的语句查询，发现报错：
解决方案：LEFT JOIN B b ON (h.id) = (ec.)，中转一下，统一无符号类型关联。扩展
2.删除或更新是异步执行，只保证最终一致性
查询CK手册发现，即便对数据一致性支持最好的，也只是保证最终一致性：
如果对数据一致性要求较高，推荐大家做全量同步来解决
五、总结
通过实践，完美的解决了Mysql查询瓶颈，20亿行以下数据量级查询，90%都可以在1s内给到结果，随着数据量增加，同样也支持集群，大家如果感兴趣，可以积极尝试 : )
-已完结-
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