ClickHouse——物化视图

2023-03-05 本文已影响0人小波同学

前言

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）。

一、概述

1.1 物化视图和普通视图区别

普通视图不保存数据，保存的仅仅是查询语句，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。物化视图则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。

1.2 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。

1.3 基本语法

也是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 ...

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。
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

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
5、物化视图数据的删除：
6、物化视图的删除：

二、物化视图应用

2.1 准备测试用表和数据

对于一些确定的数据模型，可将统计指标通过物化视图的方式进行构建，这样可避免查询时重复计算的过程，物化视图会在有新数据插入时进行更新。

#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

导入一些数据

INSERT INTO hits_test
    SELECT
    EventDate,
    CounterID,
    UserID,
    URL,
    Income
FROM datasets.hits_v1
limit 10000;

2.2 创建物化视图

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'
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

2.3 导入增量数据

#导入增量数据
INSERT INTO hits_test
SELECT
    EventDate,
    CounterID,
    UserID,
    URL,
    Income
FROM datasets.hits_v1
WHERE EventDate >= '2014-03-23'
limit 10;
#查询物化视图
SELECT * FROM hits_mv;
8585742290196126178    2014-03-23    8    16
1095363898647626948    2014-03-23    2    0

2.4 导入历史数据

#导入增量数据
INSERT INTO hits_mv
SELECT
    UserID,
    EventDate,
    count(URL) as ClickCount,
    sum(Income) AS IncomeSum
FROM  hits_test
WHERE EventDate = '2014-03-20'
GROUP BY UserID,EventDate

#查询物化视图
SELECT * FROM hits_mv;

参考：
https://www.cnblogs.com/wdh01/p/16879914.html