clickhouse直连mysql

遇到了一个这样的需求,报表上展示超时的订单信息
部门,统计日期,超时订单编号,订单计划开始/结束时间 订单实际开始/结束时间
这里需要让业务方当其认为这条记录不是真的超时时,为这条记录打上一个不纳入统计的标签,如果业务方选择了隐藏,那么这部分打上标签的数据就不会纳入统计,如果没有点隐藏按钮就不会受影响,打标签前怎么统计就怎么统计。
目前的解决方案是:前端在页面交互时通过业务方输入的内容将带标签信息写入mysql表,使用clickhouse直连mysql提供接口查询服务。

如果有更好的设计方案也欢迎交流😊

想着有这么个需求就测试下clickhouse是否能直连mysql,才有了下面的测试:

首先在mysql中创建一张表

create table test.employee(
 id int,
 name varchar(255),
 age int,
 gender varchar(10),
 e_mail varchar(255)
);

mysql插入数据

insert into test.employee values
(1,'zhangsan',24,'mail','zhangsan@163.com.cn'),
(2,'lisi',15,'femail','lisi@163.com.cn'),
(3,'wangwu',18,'mail','wangwu@163.com.cn');

clickhouse建表

create table mysqlemployee(
 id Nullable(Int32),
 name Nullable(String),
 age Nullable(Int32),
 gender Nullable(String),
 e_mail Nullable(String)
)engine=MySQL('192.168.xxx.xxx:3306','test','employee','username','password');

查询clickhouse表

select * from test.mysqlemployee;
====>
┌─id─┬─name─────┬─age─┬─gender─┬─e_mail──────────────┐
│  1 │ zhangsan │  24 │ mail   │ zhangsan@163.com.cn │
│  2 │ lisi     │  15 │ femail │ lisi@163.com.cn     │
│  3 │ wangwu   │  18 │ mail   │ wangwu@163.com.cn   │
└────┴──────────┴─────┴────────┴─────────────────────┘

对mysql表执行insert操作后查询clickhouse表

-- mysql执行insert操作
insert into test.employee values(4,'hanwu',33,'femail','hanwu@163.com');
-- 查询ck
select * from test.mysqlemployee;
====>
┌─id─┬─name─────┬─age─┬─gender─┬─e_mail──────────────┐
│  1 │ zhangsan │  24 │ mail   │ zhangsan@163.com.cn │
│  2 │ lisi     │  15 │ femail │ lisi@163.com.cn     │
│  3 │ wangwu   │  18 │ mail   │ wangwu@163.com.cn   │
│  4 │ hanwu    │  33 │ femail │ hanwu@163.com       │
└────┴──────────┴─────┴────────┴─────────────────────┘

对mysql执行update操作后查看clickhouse表

-- mysql update操作
update test.employee set age=50 where id=1;
-- 查询ck表
select * from test.mysqlemployee;
====>
┌─id─┬─name─────┬─age─┬─gender─┬─e_mail──────────────┐
│  1 │ zhangsan │  50 │ mail   │ zhangsan@163.com.cn │
│  2 │ lisi     │  15 │ femail │ lisi@163.com.cn     │
│  3 │ wangwu   │  18 │ mail   │ wangwu@163.com.cn   │
│  4 │ hanwu    │  33 │ femail │ hanwu@163.com       │
└────┴──────────┴─────┴────────┴─────────────────────┘

对mysql执行delete操作

-- mysql delete 操作
delete from test.employee where id=2;
-- 查看ck
select * from test.mysqlemployee;
====>
┌─id─┬─name─────┬─age─┬─gender─┬─e_mail──────────────┐
│  1 │ zhangsan │  50 │ mail   │ zhangsan@163.com.cn │
│  3 │ wangwu   │  18 │ mail   │ wangwu@163.com.cn   │
│  4 │ hanwu    │  33 │ femail │ hanwu@163.com       │
└────┴──────────┴─────┴────────┴─────────────────────┘

对mysql执行drop操作

-- mysql drop 操作
drop table test.employee;
-- 查询ck表,mysql表删除后会抛出异常
select * from test.mysqlemployee;
====>
Code: 1000. DB::Exception: Received from localhost:9000. DB::Exception: mysqlxx::BadQuery: Table 'test.employee' doesn't exist (192.168.xxx.xxx:3306)

对clickhouse执行insert操作

-- clickhouse执行insert操作
insert into test.mysqlemployee values(5,'tmp',23,'mail','tmp@100.com');
-- 查询ck
select * from test.mysqlemployee;
====>
┌─id─┬─name─┬─age─┬─gender─┬─e_mail──────┐
│  5 │ tmp  │  23 │ mail   │ tmp@100.com │
└────┴──────┴─────┴────────┴─────────────┘

--查询mysql
select * from test.employee;
====>
+------+------+------+--------+-------------+
| id   | name | age  | gender | e_mail      |
+------+------+------+--------+-------------+
|    5 | tmp  |   23 | mail   | tmp@100.com |
+------+------+------+--------+-------------+
<think>好的,我现在需要帮用户整理关于MySQL在论文答辩中可能被问到的问题,涉及数据库设计、优化和查询性能等方面。首先,用户之前提供了几个引用内容,里面提到了MySQL的优点、性能、分页优化以及连接池等。我需要结合这些引用内容,同时参考用户之前的Django答辩问题,来生成相关的问题。 首先,用户上一次的问题是关于Django答辩的,里面提到了技术选型、系统实现、优化策略等。现在用户转向MySQL,所以可能需要类似的结构,但重点放在数据库设计、优化和性能上。 接下来,看看用户提供的引用: 引用1和3主要讲MySQL的优点:性能好、稳定、开源、成本低、安装维护简单。缺点是不能调试存储过程,开发复杂业务逻辑困难。还提到了Hikari连接池。 引用4提到了分页优化,当数据量大时,使用主键或唯一索引替代LIMIT。 引用2是关于数据库优化设计的意义,提到合理设计、优化策略和参数调整能提升性能。 所以,我需要围绕这些点来生成答辩问题。可能的问题包括技术选型理由(为什么选MySQL),数据库设计规范,索引优化,分页处理,连接池使用,存储过程的应用和限制,性能监控与调优,数据迁移备份,安全措施,与其他数据库对比等。 然后要确保每个问题都有解析和示例回答,并引用相关的引用内容。例如,在回答为什么选MySQL时,可以引用1和3中的优点;在分页优化时引用4;在连接池部分提到Hikari(引用3)。 需要注意用户可能希望问题覆盖全面,既有设计也有优化,还有实际应用的问题。同时要结合论文答辩的常见陷阱问题,比如如何处理大数据的性能,如何证明设计合理等。 最后,检查问题是否覆盖了用户提到的数据库设计、优化、查询性能,以及引用中的关键点。确保每个问题都有对应的引用支持,并且回答示例具体,有技术细节,如提到具体的技术如Hikari连接池,分页优化方法等。</think>### MySQL论文答辩常见问题及解析 (结合数据库设计、优化与查询性能) --- #### **一、技术选型与设计规范** 1. **为什么选择MySQL而不是其他数据库(如PostgreSQL或MongoDB)?** - **解析**:需结合MySQL特性与项目需求,强调性能、成本与成熟生态。 - **示例回答**:MySQL性能卓越且服务稳定,适合高并发读写场景(如新闻系统),同时开源特性降低开发成本。例如,通过`Hikari`连接池管理数据库连接,显著提升资源利用率[^1][^3]。 2. **数据库设计如何遵循三范式?是否做了反范式优化?** - **解析**:需说明范式设计原则与实际业务场景的权衡。 - **示例回答**:用户表`User`严格遵循三范式,但新闻评论表`Comment`因高频查询需求,冗余了用户昵称字段以减少联表操作,通过空间换时间提升性能[^1][^4]。 3. **如何验证ER图与物理表结构的一致性?** - **解析**:需提及工具使用与数据约束。 - **示例回答**:使用`MySQL Workbench`正向工程生成DDL语句,并通过外键约束(如`FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES User(id)`)保证数据完整性[^1][^3]。 --- #### **二、查询性能优化** 4. **如何优化百万级数据的分页查询?** - **解析**:需对比`LIMIT`与基于主键的分页方案。 - **示例回答**:当偏移量超过1万时,改用`WHERE id > {last_id} LIMIT 20`,利用主键索引跳过扫描,响应时间从2秒降至50毫秒[^4]。 5. **索引设计有哪些注意事项?举例说明最左匹配原则。** - **解析**:需结合具体查询场景设计复合索引。 - **示例回答**:对`WHERE category='科技' AND publish_date > '2023-01-01'`的查询,建立联合索引`(category, publish_date)`,避免全表扫描[^1][^3]。 6. **如何定位并解决慢查询问题?** - **解析**:需说明监控工具与执行计划分析。 - **示例回答**:启用`slow_query_log`捕获耗时超过1秒的SQL,通过`EXPLAIN`分析发现未命中索引的查询,添加覆盖索引后性能提升90%[^3][^4]。 --- #### **三、高并发与扩展性** 7. **如何应对高并发场景下的数据库压力?** - **解析**:需综合运用缓存、读写分离与连接池。 - **示例回答**:使用`Redis`缓存热点新闻数据,通过`MySQL主从复制`分离读写请求,配合`Hikari`连接池限制最大连接数,防止资源耗尽[^1][^3]。 8. **分库分表在什么场景下必要?如何实现?** - **解析**:需明确分片策略与业务关联性。 - **示例回答**:当单表数据超过500万行时,按新闻发布时间分表(如`news_2023`、`news_2024`),通过`ShardingSphere`中间件透明化路由[^3]。 9. **事务隔离级别如何选择?遇到过死锁吗?** - **解析**:需平衡一致性与性能。 - **示例回答**:默认使用`REPEATABLE READ`,在订单支付场景中因跨表更新出现死锁,通过缩短事务范围和按固定顺序更新资源解决[^1][^3]。 --- #### **四、陷阱问题与扩展方向** 10. **MySQL存储过程有什么局限性?你的系统是否使用?** - **解析**:需承认缺点并提出替代方案。 - **示例回答**:MySQL存储过程调试困难,因此将复杂逻辑(如数据清洗)放在Java/Python服务层,仅用存储过程实现简单的定时统计任务[^3]。 11. **如何证明数据库设计符合业务未来扩展需求?** - **解析**:需展示预留字段与模块化设计。 - **示例回答**:在用户表中预留`JSON`类型扩展字段`extra_data`,并通过微服务架构隔离核心功能与新增模块(如推荐系统)[^1][^4]。 12. **数据库迁移与备份方案是什么?** - **解析**:需体现自动化与容灾能力。 - **示例回答**:每日凌晨通过`mysqldump`全量备份,结合`binlog`实现增量恢复,使用`Percona XtraBackup`保障大规模数据迁移效率[^3][^4]。 --- ### 答辩准备建议 1. **重点演练问题** - 技术选型理由(对比同类数据库) - 索引优化与慢查询分析 - 分库分表实施方案 2. **数据可视化** - 准备优化前后的SQL执行时间对比图 - 展示ER图与索引设计文档 3. **扩展思考** - 如何结合云数据库(如AWS RDS)实现弹性扩展? - 如何通过列式存储(如ClickHouse)优化分析型查询? --- ### 典型问题示例 **Q**: 你的数据库设计能否支撑千万级用户? **A**: 当前设计通过垂分库(用户数据与内容数据分离)和水平分表(用户ID哈希分片)实现可扩展性,已通过JMeter模拟10万QPS压力测试,响应延迟稳定在20ms内[^3]。 **Q**: 论文中提到的连接池配置参数是否经过验证? **A**: 根据`Hikari`官方建议设置`maximumPoolSize=CPU核心数*2+1`,并通过压测确定`connectionTimeout=3000ms`为最优值[^3][^4]。 --- 通过以上准备,可系统化应对MySQL相关的技术追问,体现对数据库原理与工程实践的深入理解[^1][^3]。
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