Clickhouse学习笔记（12）—— 物化视图

ClickHouse 的物化视图是一种查询结果的持久化，与普通视图对比，其不仅保存了查询的逻辑，还保存了查询结果；

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，可以理解物化视图是完全的一张新表。

物化视图的优缺点

1. 优点：查询速度快，因为提前进行了预计算
2. 缺点：
   1. 不适用于使用历史数据的场景，因为物化视图的本质是一个流式数据的使用场景，是累加式的技术
   2. 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

物化视图建表语法

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

[MATERIALIZED] VIEW：物化视图

[TO[db.]name] ：物化视图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

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策略

（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

测试

建表hits_test

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

导入数据：

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

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;

通过WHERE EventDate >= '2014-03-20'来设置更新点，该时间点之前的数据可以通过insert手动导入

创建成功后可以看到视图与其对应的内部表：

此时无论查询视图（select * from hits_mv;）或者内部表（select * from `.inner.hits_mv`;）均没有数据，因为数据导入实在视图创建之前；

接下来导入增量数据：

INSERT INTO hits_test 
SELECT 
 EventDate,
 CounterID,
 UserID,
 URL,
 Income 
FROM hits_v1 
WHERE EventDate >= '2014-03-23' 
limit 10;

查询视图即可看到数据：

如果想要导入历史数据，通过EventDate条件即可实现，例如：

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