Clickhouse的视图和物化视图
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发布时间：2024-09-25 16:57
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时间：2024-10-07 11:32
在ClickHouse数据库中，视图和物化视图是两种常见的数据查询机制。普通视图仅作为查询代理，不存储任何数据。它保存的是一个`SELECT`查询语句，执行时动态生成结果，而不预先存储查询结果。创建普通视图的语句如下：
create or replace view 视图名字 as select查询;
查询视图与查询表的方式相同，且通过`show tables;`命令可以查看视图。
与之相对的是物化视图，它拥有独立的存储空间，是一个真实的数据表。物化视图概念上类似于数据立方体，它允许对原始数据表进行聚合操作，生成预计算结果，从而提高查询性能。物化视图结合预计算逻辑和显式缓存，实现空间换时间的策略，减少对基础表的频繁查询。创建物化视图的基本语句如下：
create materialized view 物化视图名字 engine=表引擎名字 populate as select查询语句;
接下来，以用户点击流数据分析为例，展示物化视图如何优化查询性能。
假设我们有一个记录用户点击流数据的日志表`user_access_log`，包含用户ID、事件类型、站点ID等字段。我们可能需要计算每个站点当天分时段内的总点击数量。每次查询都需要从`user_access_log`表中读取数据，这在处理大规模数据时会消耗资源。
通过创建物化视图`mv_site_visit`与`MergeTree`引擎配合，实现数据预聚合，提升查询效率。视图中包含时间、站点ID、用户设备等信息，以及根据日志数据计算的访问次数。创建物化视图的基本步骤如下：
create materialized view mv_site_visit
engine = MergeTree
partition by date(ts_date)
order by (ts_date,ts_hour,site_id)
populate
as select
date(ts_date_time) ts_date,
toStartOfHour(ts_date_time) AS ts_hour,
site_id,
phone_sys,
count(1) AS visit
FROM user_access_log
GROUP BY date(ts_date_time),ts_hour,site_id,phone_sys;
使用物化视图`mv_site_visit`进行查询时，只需执行一次预聚合操作，后续查询效率显著提高。例如，计算每个站点当天分时段内的总点击率：
select ts_hour,site_id,sum(visit) s
from mv_site_visit
where ts_date=today()
group by ts_hour,site_id;
值得注意的是，物化视图的更新策略。物化视图中的数据不会自动跟随源表更新，只有在源表数据新增时，物化视图才会根据新的数据进行更新。这种设计有助于优化查询性能，减少对源表的频繁访问。
Clickhouse的视图和物化视图
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