SpringBoot+ClickHouse+Vue+Druid整合实战

SpringBoot+ClickHouse+Vue+Druid整合实战
共26节 2706人在学 课程详情
  • 课程的定位和技术栈思维导图。什么是ClickHouse?
  • ClickHouse的前世今生,在大数据行业的用途和使用场景
  • ClickHouse的安装方法串讲:Docker版本安装
  • 可视化工具dbeaver连接的方式和注意事项
  • Java开发:Idea进行Maven项目的创建
  • Idea开发:项目的插件引入Pom和yml文件的各个环境
  • 项目的整合整体流程图形化分析
  • ClickHouse的配置类和通用工具类
  • ClickHouse核心API之添加接口研发
  • 接口调试工具PostMan的使用
  • 批量插入注意事项和执行的可控性操作
  • 批量插入操作成功,数据流正常
  • 大数据量的查询,分页和根据ID查询一体化处理
  • ClickHouse的更新和删除工具类和参考素材
  • 项目更新接口的开发和通过SQL注入器操作
  • 更新API的开发完毕和Postman验证通过
  • 整合Druid+ClickHouse进行数据库的sql语句监控
  • 前端:Vue整合D2-crud-plus插件的使用
  • 项目删除api的开发和Postman验证通过
  • 前端:前端整合Vue的学习方法和说明
  • 前端:更改接口api进行调用后端接口的展示查询和分页
  • 前端整体的联通和可视化ClickHouse
  • 课程的后端代码下载,本文指导视频,非正文
  • 课程的前端代码下载,本文指导视频,非正文
  • 课程的前端不含依赖下载,本文指导视频,非正文
  • 课程的工具类下载,本文指导视频,非正文

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    课时介绍

    批量插入操作成功,数据流正常

    课程介绍

    【介绍】

    ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。

    场景的关键特征 

    • 绝大多数是读请求
    • 数据以相当大的批次(> 1000行)更新,而不是单行更新;或者根本没有更新。
    • 已添加到数据库的数据不能修改。
    • 对于读取,从数据库中提取相当多的行,但只提取列的一小部分。
    • 宽表,即每个表包含着大量的列
    • 查询相对较少(通常每台服务器每秒查询数百次或更少)
    • 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(每台服务器每秒可达数十亿行)
    • 事务不是必须的
    • 对数据一致性要求低
    • 每个查询有一个大表。除了他以外,其他的都很小。
    • 查询结果明显小于源数据。换句话说,数据经过过滤或聚合,因此结果适合于单个服务器的RAM中

    【本课重点】

    技术栈:

    SpringBoot2 

    MybatisPlus

    Druid

    Java 8

    Vue

    Element-UI

    D2-Crud-Plus

     

    开发思路:前后端分离

     

    项目重点:ClickHouse的Api使用

     

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    课程实验
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