概述

ClickHouse 的物化视图是一种查询结果的持久化，它确实是给我们带来了查询效率的提升。用户查起来跟表没有区别，它就是一张表，它也像是一张时刻在预计算的表，创建的过程它是用了一个特殊引擎，加上后来 as select，就是 create 一个 table as select 的写法。

“查询结果集”的范围很宽泛，可以是基础表中部分数据的一份简单拷贝，也可以是多表 join 之后产生的结果或其子集，或者原始数据的聚合指标等等。所以，物化视图不会随着基础表的变化而变化，所以它也称为 快照(snapshot)

1 物化视图与普通视图的区别

• **普通视图：**不保存数据，保存的仅仅是查询逻辑语句，查询的时候还是从原表读取数据，可以将普通视图理解为是个子查询。
• **物化视图：**是把查询的结果根据相应的引擎存入到了磁盘或内存中，对数据重新进行了组织，你可以理解物化视图是完全的一张新表。

2 优缺点

• **优点：**查询速度快，要是把物化视图这些规则全部写好，它比原数据查询快了很多，总的行数少了，因为都预计算好了。
• 缺点：它的本质是一个流式数据的使用场景，是累加式的技术，所以要用历史数据做去重、去核这样的分析，在物化视图里面是不太好用的。在某些场景的使用也是有限的。而且 如果一张表加了好多物化视图，在写这张表的时候，就会消耗很多机器的资源，比如数据带宽占满、存储一下子增加了很多。

3 基本语法

create 语法，会创建一个隐藏的目标表来保存视图数据。也可以 TO 表名，保存到一张显式的表。没有加 TO 表名，表名默认就是 .inner.物化视图名

CREATE [MATERIALIZED] VIEW [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [TO[db.]name]
[ENGINE = engine] [POPULATE] AS SELECT ...

1) 创建物化视图的限制

1. 必须指定物化视图的 engine 用于数据存储

2. TO [db].[table]语法的时候，不得使用 POPULATE。

   注意**：**使用此关键字会使历史的数据进行物化，而在创建物化视图的过程中同时写入的数据不能被插入物化视图

3. 查询语句(select)可以包含下面的子句: DISTINCT, GROUP BY, ORDER BY, LIMIT...

4. 物化视图的 alter 操作有些限制，操作起来不大方便。

5. 若物化视图的定义使用了 TO [db.]name 子语句，则可以将目标表的视图卸载DETACH 再装载 ATTACH

2) 物化视图的数据更新

1. 物化视图创建好之后，若源表被写入新数据则物化视图也会同步更新
2. POPULATE 关键字决定了物化视图的更新策略:
   • 若有关键字 POPULATE 则在创建视图的过程会将源表已经存在的数据一并导入，类似于 create table ... as
   • 若无 POPULATE 则物化视图在创建之后没有数据，只会在创建只有同步之后写入源表的数据
   • clickhouse 官方并不推荐使用 POPULATE，因为在创建物化视图的过程中同时写入的数据不能被插入物化视图。
3. 物化视图不支持同步删除，若源表的数据不存在(删除了)则物化视图的数据仍然保留
4. 物化视图是一种特殊的数据表，可以用 show tables 查看

4 物化视图创建示例

1. 建表

#建表语句
CREATE TABLE hits_test (
   EventDate Date,
   CounterID UInt32,
   UserID UInt64,
   URL String,
   Income UInt8
)
ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(EventDate)
ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(UserID))
SAMPLE BY intHash32(UserID)
SETTINGS index_granularity = 8192

2. 模拟数据

INSERT INTO hits_test
   SELECT
   EventDate,
   CounterID,
   UserID,
   URL,
   IncomeFROM hits_v1
limit 10000;

3. ****创建物化视图

#创建物化视图语句
CREATE MATERIALIZED VIEW hits_mv
ENGINE=SummingMergeTree
PARTITION BY toYYYYMM(EventDate) ORDER BY (EventDate, intHash32(UserID)) 
AS SELECT
	UserID,
	EventDate,
	count(URL) as ClickCount,
	sum(Income) AS IncomeSum
FROM hits_test
WHERE EventDate >= '2014-03-20' #设置更新点,该时间点之前的数据可以另外通过
																#insert into select ...... 的方式进行插入
GROUP BY UserID,EventDate;
##或者可以用下列语法，表 A 可以是一张 mergetree 表 CREATE MATERIALIZED VIEW 物化视图名 
##TO 表 A AS SELECT FROM 表 B;
#不建议添加 populate 关键字进行全量更新

4）导入数据

#导入增量数据
INSERT INTO hits_test SELECT
EventDate,CounterID,
   UserID,
   URL,
   Income
FROM hits_v1
WHERE EventDate >= '2014-03-23'
limit 10;

5. 查询物化视图

SELECT * FROM hits_mv;

概述

ClickHouse 的物化视图是一种查询结果的持久化，它确实是给我们带来了查询效率的提升。用户查起来跟表没有区别，它就是一张表，它也像是一张时刻在预计算的表，创建的过程它是用了一个特殊引擎，加上后来 as select，就是 create 一个 table as select 的写法。

“查询结果集”的范围很宽泛，可以是基础表中部分数据的一份简单拷贝，也可以是多表 join 之后产生的结果或其子集，或者原始数据的聚合指标等等。所以，物化视图不会随着基础表的变化而变化，所以它也称为 快照(snapshot)

1 物化视图与普通视图的区别

• **普通视图：**不保存数据，保存的仅仅是查询逻辑语句，查询的时候还是从原表读取数据，可以将普通视图理解为是个子查询。
• **物化视图：**是把查询的结果根据相应的引擎存入到了磁盘或内存中，对数据重新进行了组织，你可以理解物化视图是完全的一张新表。

2 优缺点

• **优点：**查询速度快，要是把物化视图这些规则全部写好，它比原数据查询快了很多，总的行数少了，因为都预计算好了。
• 缺点：它的本质是一个流式数据的使用场景，是累加式的技术，所以要用历史数据做去重、去核这样的分析，在物化视图里面是不太好用的。在某些场景的使用也是有限的。而且 如果一张表加了好多物化视图，在写这张表的时候，就会消耗很多机器的资源，比如数据带宽占满、存储一下子增加了很多。

3 基本语法

create 语法，会创建一个隐藏的目标表来保存视图数据。也可以 TO 表名，保存到一张显式的表。没有加 TO 表名，表名默认就是 .inner.物化视图名

CREATE [MATERIALIZED] VIEW [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [TO[db.]name]
[ENGINE = engine] [POPULATE] AS SELECT ...

1) 创建物化视图的限制

1. 必须指定物化视图的 engine 用于数据存储

2. TO [db].[table]语法的时候，不得使用 POPULATE。

   注意**：**使用此关键字会使历史的数据进行物化，而在创建物化视图的过程中同时写入的数据不能被插入物化视图

3. 查询语句(select)可以包含下面的子句: DISTINCT, GROUP BY, ORDER BY, LIMIT...

4. 物化视图的 alter 操作有些限制，操作起来不大方便。

5. 若物化视图的定义使用了 TO [db.]name 子语句，则可以将目标表的视图卸载DETACH 再装载 ATTACH

2) 物化视图的数据更新

1. 物化视图创建好之后，若源表被写入新数据则物化视图也会同步更新
2. POPULATE 关键字决定了物化视图的更新策略:
   • 若有关键字 POPULATE 则在创建视图的过程会将源表已经存在的数据一并导入，类似于 create table ... as
   • 若无 POPULATE 则物化视图在创建之后没有数据，只会在创建只有同步之后写入源表的数据
   • clickhouse 官方并不推荐使用 POPULATE，因为在创建物化视图的过程中同时写入的数据不能被插入物化视图。
3. 物化视图不支持同步删除，若源表的数据不存在(删除了)则物化视图的数据仍然保留
4. 物化视图是一种特殊的数据表，可以用 show tables 查看

4 物化视图创建示例

1. 建表

#建表语句
CREATE TABLE hits_test (
   EventDate Date,
   CounterID UInt32,
   UserID UInt64,
   URL String,
   Income UInt8
)
ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(EventDate)
ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(UserID))
SAMPLE BY intHash32(UserID)
SETTINGS index_granularity = 8192

2. 模拟数据

INSERT INTO hits_test
   SELECT
   EventDate,
   CounterID,
   UserID,
   URL,
   IncomeFROM hits_v1
limit 10000;

3. ****创建物化视图

#创建物化视图语句
CREATE MATERIALIZED VIEW hits_mv
ENGINE=SummingMergeTree
PARTITION BY toYYYYMM(EventDate) ORDER BY (EventDate, intHash32(UserID)) 
AS SELECT
	UserID,
	EventDate,
	count(URL) as ClickCount,
	sum(Income) AS IncomeSum
FROM hits_test
WHERE EventDate >= '2014-03-20' #设置更新点,该时间点之前的数据可以另外通过
																#insert into select ...... 的方式进行插入
GROUP BY UserID,EventDate;
##或者可以用下列语法，表 A 可以是一张 mergetree 表 CREATE MATERIALIZED VIEW 物化视图名 
##TO 表 A AS SELECT FROM 表 B;
#不建议添加 populate 关键字进行全量更新

4）导入数据

#导入增量数据
INSERT INTO hits_test SELECT
EventDate,CounterID,
   UserID,
   URL,
   Income
FROM hits_v1
WHERE EventDate >= '2014-03-23'
limit 10;

5. 查询物化视图

SELECT * FROM hits_mv;