Doris之物化视图

Doris之物化视图

物化视图是将预先计算（根据定义好的 SELECT 语句）好的数据集，存储在 Doris 中的一个特殊的表。

物化视图的出现主要是为了满足用户，既能对原始明细数据的任意维度分析，也能快速的对固定维度进行分析查询。

适用场景

分析需求覆盖明细数据查询以及固定维度查询两方面。
查询仅涉及表中的很小一部分列或行。
查询包含一些耗时处理操作，比如：时间很久的聚合操作等。
查询需要匹配不同前缀索引。

优势

对于那些经常重复的使用相同的子查询结果的查询性能大幅提升。
Doris自动维护物化视图的数据，无论是新的导入，还是删除操作都能保证base 表和物化视图表的数据一致性。无需任何额外的人工维护成本。
查询时，会自动匹配到最优物化视图，并直接从物化视图中读取数据。
自动维护物化视图的数据会造成一些维护开销，会在后面的物化视图的局限性中展开说明。

物化视图 VS Rollup

在没有物化视图功能之前，用户一般都是使用 Rollup 功能通过预聚合方式提升查询效率的。但是 Rollup 具有一定的局限性，他不能基于明细模型做预聚合。

物化视图则在覆盖了 Rollup 的功能的同时，还能支持更丰富的聚合函数。所以物化视图其实是 Rollup 的一个超集。

也就是说，之前 ALTER TABLE ADD ROLLUP 语法支持的功能现在均可以通过 CREATE MATERIALIZED VIEW 实现。

使用物化视图

Doris 系统提供了一整套对物化视图的 DDL 语法，包括创建，查看，删除。DDL 的语法和 PostgreSQL, Oracle都是一致的。

局限性

物化视图的聚合函数的参数不支持表达式仅支持单列，比如： sum(a+b)不支持。

如果删除语句的条件列，在物化视图中不存在，则不能进行删除操作。如果一定要删除数据，则需要先将物化视图删除，然后方可删除数据。

单表上过多的物化视图会影响导入的效率：导入数据时，物化视图和 base 表数据是同步更新的，如果一张表的物化视图表超过10张，则有可能导致导入速度很慢。这就像单次导入需要同时导入10张表数据是一样的。

相同列，不同聚合函数，不能同时出现在一张物化视图中，比如：select sum(a), min(a) from table 不支持。

物化视图针对 Unique Key数据模型，只能改变列顺序，不能起到聚合的作用，所以在Unique Key模型上不能通过创建物化视图的方式对数据进行粗粒度聚合操作

异常错误

DATA_QUALITY_ERR: “The data quality does not satisfy, please check your data” 由于数据质量问题导致物化视图创建失败。 注意：bitmap类型仅支持正整型, 如果原始数据中存在负数，会导致物化视图创建失败