# 物化视图详解

## 一、概念

物化视图是数据库中的一种特殊对象，它存储了查询结果的**物理副本**，与普通视图（只保存查询定义）不同。

因此，物化视图可以提高那些需要频繁执行的复杂查询的性能，通过定期更新或者刷新，物化视图可以保持最新的数据状态，使得后续的查询都可以直接使用这些预计算的结果，从而减少查询时间的消耗。

## 二、特点

- **物理存储数据**：物化视图实际存储查询结果数据，而不是每次访问时重新计算
- **预先计算**：数据是预先计算好的，查询时直接读取
- **可刷新**：需要定期或按需刷新以保持数据最新

## 三、物化视图和普通视图区别

把物化视图看成一张**只读表**，是没有任何问题的！重点记住以下几条差异：

1. **数据来源依赖性**：如果基表数据变化，物化视图需要刷新机制（手动或自动）来同步更新，否则会存在数据滞后。
2. **刷新机制**：物化视图的核心特性是支持刷新（完全刷新、增量刷新等），而普通表没有这种概念。

| 特性 | 普通视图 | 物化视图 |
| --- | --- | --- |
| 数据存储 | 不存储数据，只存储查询逻辑 | 物理存储查询结果 |
| 查询性能 | 每次查询都重新计算，性能较慢 | 直接读取存储结果，性能快 |
| 数据更新 | 实时反映基表变化 | 需要手动/自动刷新，有延迟 |
| 存储空间 | 基本不占额外空间 | 占用物理存储空间 |
| 刷新机制 | 无需刷新 | 需要定期刷新 |
| 索引支持 | 不支持创建索引 | 可以创建索引加速查询 |

## 四、同步物化视图与异步物化视图

物化视图的主要特点之一是**可刷新**的，且这也是物化视图和普通视图/只读表的区别之一，因此物化视图基于刷新的类型，可以进一步分为**同步物化视图**与**异步物化视图**。

### 同步物化视图

同步物化视图是指，当基表（源表）的任何修改都会**立即反映**到物化视图中。不过同步物化视图的性能开销会更大一些，因为每次基表修改都需要同步更新物化视图。

- **优点**：提供强一致性保证，查询结果总是最新的
- **缺点**：显著增加写操作的开销，可能成为系统性能瓶颈

### 异步物化视图

异步物化视图是指，物化视图的数据更新与基表修改**不同步**，即基表修改不会立即触发物化视图更新，因此性能影响会小很多。

- **优点**：对基表写操作性能影响小，适合复杂计算和大数据量场景
- **缺点**：存在数据延迟，需要额外的刷新机制，且刷新机制需要好好设计，不然会对业务方的看数产生影响

## 五、实际应用

以下示例基于一个广告业务分析表，该表记录了广告被观看的日期、广告名称、广告频道，以及查看该广告的用户 ID。

| 字段名 | 说明 |
| --- | --- |
| click_time | 点击时间 |
| advertiser | 广告商 |
| channel | 频道 |
| user_id | 用户 ID |

### 创建基表

```sql
CREATE TABLE advertiser_view_record(
    click_time  DATE,
    advertiser  VARCHAR(10),
    channel     VARCHAR(10),
    user_id     INT
) distributed BY hash(click_time);
```

### 分析 UV 的查询

```sql
SELECT advertiser, channel, count(distinct user_id)
FROM advertiser_view_record
GROUP BY advertiser, channel;
```

### 创建物化视图加速查询

为了加快精确计数，你可以基于该表创建一个同步的物化视图，并使用 `bitmap_union` 函数预聚合数据。

```sql
CREATE MATERIALIZED VIEW advertiser_uv AS
SELECT advertiser, channel, bitmap_union(to_bitmap(user_id))
FROM advertiser_view_record
GROUP BY advertiser, channel;
```

物化视图是数据库中的一种特殊对象，它存储了查询结果的物理副本，与普通视图（只保存查询定义）不同。

一文搞懂物化视图：从原理到实战，查询性能提升 10 倍的秘密

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编程语言

物化视图是数据库预存查询结果的物理副本，可显著提升查询性能。与普通视图不同，物化视图支持定期刷新保持数据最新，可分为同步和异步两种类型。同步视图实时更新但开销大，异步视图延迟更新性能更优。物化视图适用于广告分析等需要频繁执行复杂查询的场景，通过预计算减少查询时间消耗。

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