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物化视图简介与ClickHouse中的应用示例

2020-05-19  本文已影响0人  LittleMagic

前言

最近在搞520大促的事情，忙到脚不点地，所以就写些简单省事的吧。

物化视图概念

我们都知道，数据库中的视图（view）是从一张或多张数据库表查询导出的虚拟表，反映基础表中数据的变化，且本身不存储数据。那么物化视图（materialized view）是什么呢？英文维基中给出的描述是相当准确的，抄录如下。

In computing, a materialized view is a database object that contains the results of a query. For example, it may be a local copy of data located remotely, or may be a subset of the rows and/or columns of a table or join result, or may be a summary using an aggregate function.

The process of setting up a materialized view is sometimes called materialization. This is a form of caching the results of a query, similar to memoization of the value of a function in functional languages, and it is sometimes described as a form of precomputation. As with other forms of precomputation, database users typically use materialized views for performance reasons, i.e. as a form of optimization.

物化视图是查询结果集的一份持久化存储，所以它与普通视图完全不同，而非常趋近于表。“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）。如果要更新数据的话，需要用户手动进行，如周期性执行SQL，或利用触发器等机制。

产生物化视图的过程就叫做“物化”（materialization）。广义地讲，物化视图是数据库中的预计算逻辑+显式缓存，典型的空间换时间思路。所以用得好的话，它可以避免对基础表的频繁查询并复用结果，从而显著提升查询的性能。它当然也可以利用一些表的特性，如索引。

在传统关系型数据库中，Oracle、PostgreSQL、SQL Server等都支持物化视图，作为流处理引擎的Kafka和Spark也支持在流上建立物化视图。下面来聊聊ClickHouse里的物化视图功能。

ClickHouse物化视图示例

我们目前只是将CK当作点击流数仓来用，故拿点击流日志表当作基础表。

CREATE TABLE IF NOT EXISTS ods.analytics_access_log
ON CLUSTER sht_ck_cluster_1 (
  ts_date Date,
  ts_date_time DateTime,
  user_id Int64,
  event_type String,
  from_type String,
  column_type String,
  groupon_id Int64,
  site_id Int64,
  site_name String,
  main_site_id Int64,
  main_site_name String,
  merchandise_id Int64,
  merchandise_name String,
  -- A lot more other columns......
)
ENGINE = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/{shard}/ods/analytics_access_log','{replica}')
PARTITION BY ts_date
ORDER BY (ts_date,toStartOfHour(ts_date_time),main_site_id,site_id,event_type,column_type)
TTL ts_date + INTERVAL 1 MONTH
SETTINGS index_granularity = 8192,
use_minimalistic_part_header_in_zookeeper = 1,
merge_with_ttl_timeout = 86400;

w/ SummingMergeTree

如果要查询某个站点一天内分时段的商品点击量，写出如下SQL语句。

SELECT toStartOfHour(ts_date_time) AS ts_hour,
merchandise_id,
count() AS pv
FROM ods.analytics_access_log_all
WHERE ts_date = today() AND site_id = 10087
GROUP BY ts_hour,merchandise_id;

这是一个典型的聚合查询。如果各个地域的分析人员都经常执行该类查询（只是改变ts_date与site_id的条件而已），那么肯定有相同的语句会被重复执行多次，每次都会从analytics_access_log_all这张大的明细表取数据，显然是比较浪费资源的。而通过将CK中的物化视图与合适的MergeTree引擎配合使用，就可以实现预聚合，从物化视图出数的效率非常好。

下面就根据上述SQL语句的查询条件创建一个物化视图，请注意其语法。

CREATE MATERIALIZED VIEW IF NOT EXISTS test.mv_site_merchandise_visit
ON CLUSTER sht_ck_cluster_1
ENGINE = ReplicatedSummingMergeTree('/clickhouse/tables/{shard}/test/mv_site_merchandise_visit','{replica}')
PARTITION BY ts_date
ORDER BY (ts_date,ts_hour,site_id,merchandise_id)
SETTINGS index_granularity = 8192, use_minimalistic_part_header_in_zookeeper = 1
AS SELECT
  ts_date,
  toStartOfHour(ts_date_time) AS ts_hour,
  site_id,
  merchandise_id,
  count() AS visit
FROM ods.analytics_access_log
GROUP BY ts_date,ts_hour,site_id,merchandise_id;

可见，物化视图与表一样，也可以指定表引擎、分区键、主键和表设置参数。商品点击量是个简单累加的指标，所以我们选择SummingMergeTree作为表引擎（上述是高可用情况，所以用了带复制的ReplicatedSummingMergeTree）。该引擎支持以主键分组，对数值型指标做自动累加。每当表的parts做后台merge的时候，主键相同的所有记录会被加和合并成一行记录，大大节省空间。

用户在创建物化视图时，通过AS SELECT ...子句从基础表中查询需要的列，十分灵活。在默认情况下，物化视图刚刚创建时没有数据，随着基础表中的数据批量写入，物化视图的计算结果也逐渐填充起来。如果需要从历史数据初始化，在AS SELECT子句的前面加上POPULATE关键字即可。需要注意，在POPULATE填充历史数据的期间，新进入的这部分数据会被忽略掉，所以如果对准确性要求非常高，应慎用。

执行完上述CREATE MATERIALIZED VIEW语句后，通过SHOW TABLES语句查询，会发现有一张名为.inner.[物化视图名]的表，这就是持久化物化视图数据的表，当然我们是不会直接操作它的。

SHOW TABLES

┌─name─────────────────────────────┐
│ .inner.mv_site_merchandise_visit │
│ mv_site_merchandise_visit        │
└──────────────────────────────────┘

基础表、物化视图与物化视图的underlying table的关系如下简图所示。

https://www.altinity.com/blog/clickhouse-materialized-views-illuminated-part-1

当然，在物化视图上也可以建立分布式表。

CREATE TABLE IF NOT EXISTS test.mv_site_merchandise_visit_all
ON CLUSTER sht_ck_cluster_1
AS test.mv_site_merchandise_visit
ENGINE = Distributed(sht_ck_cluster_1,test,mv_site_merchandise_visit,rand());

查询物化视图的风格与查询普通表没有区别，返回的就是预聚合的数据了。

SELECT ts_hour,
merchandise_id,
sum(visit) AS visit_sum
FROM test.mv_site_merchandise_visit_all
WHERE ts_date = today() AND site_id = 10087
GROUP BY ts_hour,merchandise_id;

w/ AggregatingMergeTree

SummingMergeTree只能处理累加的情况，如果不只有累加呢？物化视图还可以配合更加通用的AggregatingMergeTree引擎使用，用户能够通过聚合函数（aggregate function）来自定义聚合指标。举个例子，假设我们要按各城市的页面来按分钟统计PV和UV，就可以创建如下的物化视图。

CREATE MATERIALIZED VIEW IF NOT EXISTS dw.main_site_minute_pv_uv
ON CLUSTER sht_ck_cluster_1
ENGINE = ReplicatedAggregatingMergeTree('/clickhouse/tables/{shard}/dw/main_site_minute_pv_uv','{replica}')
PARTITION BY ts_date
ORDER BY (ts_date,ts_minute,main_site_id)
SETTINGS index_granularity = 8192, use_minimalistic_part_header_in_zookeeper = 1
AS SELECT
  ts_date,
  toStartOfMinute(ts_date_time) as ts_minute,
  main_site_id,
  sumState(1) as pv,
  uniqState(user_id) as uv
FROM ods.analytics_access_log
GROUP BY ts_date,ts_minute,main_site_id;

利用AggregatingMergeTree产生物化视图时，实际上是记录了被聚合指标的状态，所以需要在原本的聚合函数名（如sum、uniq）之后加上"State"后缀。

创建分布式表的步骤就略去了。而从物化视图查询时，相当于将被聚合指标的状态进行合并并产生结果，所以需要在原本的聚合函数名（如sum、uniq）之后加上"Merge"后缀。-State和-Merge语法都是CK规定好的，称为聚合函数的组合器（combinator）。

SELECT ts_date,
formatDateTime(ts_minute,'%H:%M') AS hour_minute,
sumMerge(pv) AS pv,
uniqMerge(uv) AS uv
FROM dw.main_site_minute_pv_uv_all
WHERE ts_date = today() AND main_site_id = 10029
GROUP BY ts_date,hour_minute
ORDER BY hour_minute ASC;

我们也可以通过查询system.parts系统表来查看物化视图实际占用的parts信息。

SELECT 
    partition, 
    name, 
    rows, 
    bytes_on_disk, 
    modification_time, 
    min_date, 
    max_date, 
    engine
FROM system.parts
WHERE (database = 'dw') AND (table = '.inner.main_site_minute_pv_uv')

┌─partition──┬─name───────────────┬─rows─┬─bytes_on_disk─┬───modification_time─┬───min_date─┬───max_date─┬─engine─────────────────────────┐
│ 2020-05-19 │ 20200519_0_169_18  │ 9162 │       4540922 │ 2020-05-19 20:33:29 │ 2020-05-19 │ 2020-05-19 │ ReplicatedAggregatingMergeTree │
│ 2020-05-19 │ 20200519_170_179_2 │  318 │        294479 │ 2020-05-19 20:37:18 │ 2020-05-19 │ 2020-05-19 │ ReplicatedAggregatingMergeTree │
│ 2020-05-19 │ 20200519_170_184_3 │  449 │        441282 │ 2020-05-19 20:40:24 │ 2020-05-19 │ 2020-05-19 │ ReplicatedAggregatingMergeTree │
│ 2020-05-19 │ 20200519_170_189_4 │  696 │        594995 │ 2020-05-19 20:47:40 │ 2020-05-19 │ 2020-05-19 │ ReplicatedAggregatingMergeTree │
│ 2020-05-19 │ 20200519_180_180_0 │   40 │         33416 │ 2020-05-19 20:37:58 │ 2020-05-19 │ 2020-05-19 │ ReplicatedAggregatingMergeTree │
│ 2020-05-19 │ 20200519_181_181_0 │   70 │         34200 │ 2020-05-19 20:38:44 │ 2020-05-19 │ 2020-05-19 │ ReplicatedAggregatingMergeTree │
│ 2020-05-19 │ 20200519_182_182_0 │   83 │         35981 │ 2020-05-19 20:39:32 │ 2020-05-19 │ 2020-05-19 │ ReplicatedAggregatingMergeTree │
│ 2020-05-19 │ 20200519_183_183_0 │   77 │         35786 │ 2020-05-19 20:39:32 │ 2020-05-19 │ 2020-05-19 │ ReplicatedAggregatingMergeTree │
│ 2020-05-19 │ 20200519_184_184_0 │   81 │         35766 │ 2020-05-19 20:40:19 │ 2020-05-19 │ 2020-05-19 │ ReplicatedAggregatingMergeTree │
│ 2020-05-19 │ 20200519_185_185_0 │   42 │         32859 │ 2020-05-19 20:41:54 │ 2020-05-19 │ 2020-05-19 │ ReplicatedAggregatingMergeTree │
│ 2020-05-19 │ 20200519_186_186_0 │   83 │         35750 │ 2020-05-19 20:43:30 │ 2020-05-19 │ 2020-05-19 │ ReplicatedAggregatingMergeTree │
│ 2020-05-19 │ 20200519_187_187_0 │   79 │         34272 │ 2020-05-19 20:46:45 │ 2020-05-19 │ 2020-05-19 │ ReplicatedAggregatingMergeTree │
│ 2020-05-19 │ 20200519_188_188_0 │   75 │         33917 │ 2020-05-19 20:46:45 │ 2020-05-19 │ 2020-05-19 │ ReplicatedAggregatingMergeTree │
│ 2020-05-19 │ 20200519_189_189_0 │   81 │         35712 │ 2020-05-19 20:47:35 │ 2020-05-19 │ 2020-05-19 │ ReplicatedAggregatingMergeTree │
└────────────┴────────────────────┴──────┴───────────────┴─────────────────────┴────────────┴────────────┴────────────────────────────────┘

The End

继续去忙了，民那晚安吧（啥

后记：

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