购物网站开发步骤视频演示电商如何推广产品

购物网站开发步骤视频演示,电商如何推广产品,网站管理公司 优帮云,长沙宁乡建设网站ClickHouse 快速入门1 ClickHouse 介绍1 行式存储VS列式存储2 ClickHouse VS MySQL3 ClickHouse VS Apache Doris4 ClickHouse 的优缺点5 ClickHouse 适用的场景2 ClickHouse 安装1 镜像下载2 容器运行3 创建用户3 ClickHouse 连接1 连接2 建表测试4 SpringBoot 集成 ClickHous…ClickHouse 快速入门1 ClickHouse 介绍1 行式存储VS列式存储2 ClickHouse VS MySQL3 ClickHouse VS Apache Doris4 ClickHouse 的优缺点5 ClickHouse 适用的场景2 ClickHouse 安装1 镜像下载2 容器运行3 创建用户3 ClickHouse 连接1 连接2 建表测试4 SpringBoot 集成 ClickHouse1 依赖2 配置3 Mapper4 XML5 Service6 ServiceImpl7 Entity7 Test1 ClickHouse 介绍ClickHouse 是由 Yandex 开发的一款开源的列式存储 OLAP联机分析处理数据库管理系统专为海量数据的高性能查询和分析场景设计。它的核心目标是在秒级甚至毫秒级内完成对亿级、十亿级乃至百亿级数据的复杂分析查询广泛应用于大数据统计分析、用户行为分析、日志分析、实时监控报表等场景。ClickHouse 支持 SQL 查询语法具备向量化执行引擎、数据分区与分片、多副本高可用等特性同时支持实时数据写入和批量数据导入兼顾了查询性能和数据写入的灵活性。1 行式存储VS列式存储特性行式存储数据库列式存储数据库存储方式按行存储数据一行的所有字段连续存储在磁盘上按列存储数据同一列的所有数据连续存储在磁盘上典型代表MySQL、PostgreSQL、OracleOLTP 数据库ClickHouse、Hive、GreenplumOLAP 数据库查询场景适合点查询和事务操作需要读取整行数据如用户登录、订单创建适合分析查询只需要读取部分列如统计某列的总和、平均值压缩率低不同字段类型差异大难以高效压缩高同列数据类型一致可使用专用压缩算法如 LZ4、ZSTD查询性能读取整行数据列越多效率越低只读取需要的列列越少效率越高支持向量化执行写入性能高适合高频次的单行/小批量写入OLTP 场景批量写入性能高单行写入性能较差OLAP 场景2 ClickHouse VS MySQL特性ClickHouseMySQL数据库类型OLAP联机分析处理面向海量数据统计分析OLTP联机事务处理面向高频次事务操作存储模型列式存储支持高压缩比行式存储默认部分引擎支持列式存储如 InnoDB 列式模式查询语法支持标准 SQL扩展了 OLAP 相关函数如窗口函数、聚合函数支持标准 SQL扩展了事务和索引相关语法查询性能亿级数据查询毫秒级响应支持向量化执行、分区剪枝适合百万级以下数据查询大数据量下复杂查询性能下降明显事务支持不支持 ACID 事务仅支持最终一致性支持 ACID 事务支持行级锁和 MVCC索引机制支持主键索引、二级索引如跳数索引、布隆索引索引设计为分析查询优化支持 B 树索引、哈希索引、全文索引索引设计为点查询优化写入特性批量写入性能高单行写入性能差适合批量导入单行/小批量写入性能高支持实时写入和事务性写入适用场景日志分析、用户行为分析、报表统计、实时监控电商订单、用户管理、金融交易、内容管理系统3 ClickHouse VS Apache Doris特性ClickHouseApache Doris项目定位专注于OLAP 查询性能极致的数据分析引擎一站式MPP 分析数据库兼顾查询性能和易用性存储引擎多存储引擎如 MergeTree、ReplacingMergeTree灵活适配不同场景自研存储引擎支持明细模型、聚合模型、更新模型数据模型以MergeTree为核心支持明细数据、去重数据存储支持多种数据模型聚合模型可提前预计算降低查询开销写入能力批量写入性能高实时写入依赖 Kafka Engine 等插件原生支持实时写入和批量导入写入稳定性更优SQL 兼容性兼容标准 SQLOLAP 函数丰富语法灵活高度兼容 MySQL 语法可直接使用 MySQL 客户端连接物化视图支持物化视图但刷新策略相对简单支持自动刷新物化视图预计算能力更强适合复杂报表生态集成与 Kafka、Flink 等流处理系统集成良好与 Hadoop 生态HDFS、Hive集成更紧密支持直接读取 Hive 表运维成本分片和副本配置较复杂需要手动管理数据分布集群管理自动化程度高运维成本更低适合中小企业适用场景对查询性能要求极高的场景如实时监控、日志分析一站式分析平台适合需要兼顾易用性和性能的企业级数据仓库4 ClickHouse 的优缺点优点缺点极致查询性能向量化执行引擎 列式存储亿级数据查询秒级响应不支持事务无法满足 ACID 事务要求不适合 OLTP 场景高压缩率同列数据类型一致压缩比可达 5:1 ~ 30:1节省存储成本单行写入性能差高频次单行写入会导致性能瓶颈建议批量写入支持 SQL 语法降低学习成本兼容传统数据分析工具如 Tableau、Power BI弱删除/更新能力UPDATE/DELETE 操作性能较低适合追加写入场景水平扩展能力支持数据分片与多副本轻松扩展集群容量和高可用生态相对薄弱相比 MySQL/Hive第三方工具和集成方案较少实时数据写入支持 Kafka 等流数据接入兼顾批量和实时分析运维复杂度高分片、副本、压缩等配置需要专业运维经验5 ClickHouse 适用的场景场景类型具体描述核心优势日志/埋点分析服务器日志、用户行为埋点数据的存储与分析如 PV/UV 统计、页面跳转分析高压缩率节省存储快速聚合查询支撑实时报表实时监控报表业务指标监控、运维监控数据的实时计算如服务器 CPU/内存监控、订单量实时统计毫秒级查询响应支持实时数据写入用户行为分析电商用户画像、广告投放效果分析、用户留存率计算支持海量数据的多维分析灵活的 SQL 函数满足复杂统计需求大数据统计分析替代 Hive 进行离线数据仓库分析缩短分析任务执行时间比 Hive 快 10~100 倍无需依赖 MapReduce 框架时序数据存储IoT 设备数据、传感器数据的存储与分析如温度、湿度等时序指标统计支持按时间分区时间范围查询性能优异2 ClickHouse 安装1 镜像下载PS C:\Users\hyacinth\Desktopdocker pull clickhouse/clickhouse-server:latest latest: Pulling from clickhouse/clickhouse-server 7e49dc6156b0: Pull complete 73e01fe5c14e: Pull complete 4f4fb700ef54: Pull complete 33449e77f874: Pull complete 8c47c9d3110d: Pull complete eb8ee1043261: Pull complete d9d691d19f73: Pull complete d5d232e77897: Pull complete 00790804120e: Pull complete Digest: sha256:dcd74ae94f16bee4bb61a44ab0fc4ff973d5bb42180e52fc82c4fe68cfe70cf6 Status: Downloaded newer imageforclickhouse/clickhouse-server:latest docker.io/clickhouse/clickhouse-server:lates2 容器运行PS C:\Users\hyacinth\Desktopdocker run -d --name clickhouse-server --ulimitnofile262144:262144 -p8123:8123 -p9000:9000 clickhouse/clickhouse-server 41fa47171498b983f257e246e70702342263aebe0e475d319ec1eb608921a8373 创建用户1 进入容器PS C:\Users\hyacinth\Desktopdockerexec-it clickhouse-serverbashroot41fa47171498:/#2 修改配置root41fa47171498:/# vi /etc/clickhouse-server/users.xml3 修改XML在users里面增加用户标签 | 含义-------- | -----user_name | 用户名称user_pwd | 用户密码user_namepassworduser_pwd/passwordnetworksip::/0/ip/networksaccess_management1/access_management/user_name3 ClickHouse 连接1 连接2 建表测试CREATETABLEmy_first_table(user_id UInt32,message String,timestampDateTime,metric Float32)ENGINEMergeTreePRIMARYKEY(user_id,timestamp)4 SpringBoot 集成 ClickHouse1 依赖?xml version1.0 encodingUTF-8?projectxmlnshttp://maven.apache.org/POM/4.0.0xmlns:xsihttp://www.w3.org/2001/XMLSchema-instancexsi:schemaLocationhttp://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsdmodelVersion4.0.0/modelVersionparentgroupIdorg.springframework.boot/groupIdartifactIdspring-boot-starter-parent/artifactIdversion4.0.0/versionrelativePath/!-- lookup parent from repository --/parentgroupIdcom.xu/groupIdartifactIdspring-clickhouse/artifactIdversion0.0.1-SNAPSHOT/versionnamespring-clickhouse/namedescriptionDemo project for Spring Boot/descriptionpropertiesjava.version25/java.version/propertiesdependenciesdependencygroupIdorg.springframework.boot/groupIdartifactIdspring-boot-starter-webmvc/artifactId/dependencydependencygroupIdorg.springframework.boot/groupIdartifactIdspring-boot-devtools/artifactIdscoperuntime/scopeoptionaltrue/optional/dependencydependencygroupIdorg.projectlombok/groupIdartifactIdlombok/artifactIdoptionaltrue/optional/dependencydependencygroupIdcom.clickhouse/groupIdartifactIdclickhouse-jdbc/artifactIdversion0.9.4/version/dependencydependencygroupIdcn.hutool/groupIdartifactIdhutool-all/artifactIdversion5.8.42/version/dependencydependencygroupIdcom.baomidou/groupIdartifactIdmybatis-plus-spring-boot4-starter/artifactIdversion3.5.15/version/dependencydependencygroupIdorg.springframework.boot/groupIdartifactIdspring-boot-starter-webmvc-test/artifactIdscopetest/scope/dependency/dependenciesbuildpluginsplugingroupIdorg.apache.maven.plugins/groupIdartifactIdmaven-compiler-plugin/artifactIdconfigurationannotationProcessorPathspathgroupIdorg.projectlombok/groupIdartifactIdlombok/artifactId/path/annotationProcessorPaths/configuration/pluginplugingroupIdorg.springframework.boot/groupIdartifactIdspring-boot-maven-plugin/artifactIdconfigurationexcludesexcludegroupIdorg.projectlombok/groupIdartifactIdlombok/artifactId/exclude/excludes/configuration/plugin/plugins/build/project2 配置# 服务配置spring:application:name:spring-clickhousedatasource:url:jdbc:clickhouse://127.0.0.1:8123/default?useSSLfalsesocket_timeout30000username:testpassword:123456type:com.zaxxer.hikari.HikariDataSourcehikari:maximum-pool-size:10# 连接池最大连接数minimum-idle:2# 最小空闲连接idle-timeout:60000# 空闲连接超时时间connection-timeout:30000# 连接超时时间# MyBatis-Plus 配置替代原 MyBatis 配置mybatis-plus:mapper-locations:classpath:mapper/*.xmltype-aliases-package:com.xu.*configuration:map-underscore-to-camel-case:true# 下划线转驼峰log-impl:org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImplglobal-config:db-config:id-type:NONE# ClickHouse无自增主键禁用默认主键策略# 日志配置logging:level:com.xu:debug# 基础镜像FROM eclipse-temurin:25-jre-alpine# 设置工作目录WORKDIR /app# 复制应用COPY ./target/*.jar app.jar# 暴露端口EXPOSE8080# 启动命令ENTRYPOINT[java,-XX:UseContainerSupport,-jar,app.jar]3 Mapperpackagecom.xu.test.mapper;importcom.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;importcom.xu.test.entity.MyFirstTable;importorg.apache.ibatis.annotations.Mapper;importorg.apache.ibatis.annotations.Param;importorg.apache.ibatis.annotations.Update;/** * author hyacinth */MapperpublicinterfaceMyFirstTableMapperextendsBaseMapperMyFirstTable{/** * 自定义更新ClickHouse UPDATE 语法ALTER TABLE ... UPDATE */OverrideUpdate(ALTER TABLE my_first_table UPDATE message #{entity.message}, metric #{entity.metric} WHERE user_id #{entity.userId})intupdateById(Param(entity)MyFirstTableentity);}4 XML?xml version1.0 encodingUTF-8?!DOCTYPEmapperPUBLIC-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//ENhttp://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtdmappernamespacecom.xu.test.mapper.MyFirstTableMapper/mapper5 Servicepackagecom.xu.test.service;importcom.baomidou.mybatisplus.extension.service.IService;importcom.xu.test.entity.MyFirstTable;/** * author hyacinth */publicinterfaceMyFirstTableServiceextendsIServiceMyFirstTable{}6 ServiceImplpackagecom.xu.test.service.impl;importcom.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;importcom.xu.test.entity.MyFirstTable;importcom.xu.test.mapper.MyFirstTableMapper;importcom.xu.test.service.MyFirstTableService;importorg.springframework.stereotype.Service;/** * author hyacinth */ServicepublicclassMyFirstTableServiceImplextendsServiceImplMyFirstTableMapper,MyFirstTableimplementsMyFirstTableService{}7 Entitypackagecom.xu.test.entity;importcom.baomidou.mybatisplus.annotation.TableField;importcom.baomidou.mybatisplus.annotation.TableId;importcom.baomidou.mybatisplus.annotation.TableName;importlombok.Data;importjava.util.Date;/** * 对应 ClickHouse 的 my_first_table * 注意ClickHouse 的 MergeTree 主键非自增且是复合主键 */DataTableName(my_first_table)// 明确指定表名大小写敏感需和ClickHouse一致publicclassMyFirstTable{/** * 用户ID复合主键1 */TableIdTableField(valueuser_id)// 显式指定字段名避免驼峰转换问题privateIntegeruserId;/** * 消息内容 */TableField(valuemessage)privateStringmessage;/** * 时间戳复合主键2 */TableField(valuetimestamp)privateDatetimestamp;/** * 指标值 */TableField(valuemetric)privateFloatmetric;}7 Testpackagecom.xu;importcn.hutool.json.JSONUtil;importcom.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;importcom.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.pagination.Page;importcom.xu.test.entity.MyFirstTable;importcom.xu.test.service.MyFirstTableService;importorg.junit.jupiter.api.Test;importorg.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;importorg.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;importjava.time.LocalDateTime;importjava.util.ArrayList;importjava.util.Date;importjava.util.List;SpringBootTestclassAppTest{AutowiredprivateMyFirstTableServicemyFirstTableService;TestvoidcontextLoads(){}Testpublicvoidsave(){ListMyFirstTablelistnewArrayList();for(inti1;i10;i){MyFirstTableentitynewMyFirstTable();entity.setUserId(i);entity.setMessage(MP测试消息i);entity.setTimestamp(newDate());entity.setMetric(20.0fi);list.add(entity);}booleansuccessmyFirstTableService.saveBatch(list);System.out.println(批量插入是否成功success);}Testpublicvoidpage(){PageMyFirstTablepagenewPage(1,5);QueryWrapperMyFirstTablewrappernewQueryWrapper();System.out.println(JSONUtil.toJsonPrettyStr(myFirstTableService.page(page,wrapper)));}Testpublicvoidupdate(){MyFirstTableentitynewMyFirstTable();entity.setUserId(1);entity.setMessage(MP修改后的消息);entity.setMetric(99.9f);booleansuccessmyFirstTableService.updateById(entity);System.out.println(更新是否成功success);}// 4. 测试删除Testpublicvoiddelete(){myFirstTableService.removeById(1);}}