在使用ClickHouse MergeTree引擎时，如果某张MergeTree表建表排序规则如下：
本篇演示使用 ClickHouse 的 MaterializeMySQL 数据库引擎和物化视图，实时将 MySQL 库表中的数据同步到 ClickHouse 的库表中。相关软件版本如下：
OK PostgreSQL 的菜单上也有一个叫 Materialized views 的功能，同时PG 也有一个表 inheritance 的东西。而这两样东西可以解决数据应用中的很多问题。那怎么来应用PG 提供的这两个功能。
我们在Cloudera的流分析系列中介绍了《Cloudera中的流分析概览》、《SQL Stream Builder的概览》、《CSA的部署方案》和《CSA的安装部署》，今天我们来进行下一个章节：SQL Stream Builder的安装部署。
本系列为 CMU 15-445 Fall 2022 Database Systems 数据库系统 [卡内基梅隆] 课程重点知识点摘录，附加个人拙见，同样借助CMU 15-445课程内容来完成MIT 6.830 lab内容。
为啥要牵扯仅DataPiple Line, 因为如果有DataPipe Line,我下面的故事就不用写了。所以一项新技术和软件的开发可以解决不少头疼的问题。那下面就先来看看问题。
Cloudera的流分析中除了包括Flink，还包括SQL Stream Builder创建对数据流的连续查询。我们在该系列的第一部分介绍了《Cloudera中的流分析概览》，今天我们来快速浏览一下SQL Stream Builder的概览。
本文为 TiDB Hackathon 2020 比赛中 TiFlink 项目最新进展的介绍，使用 TiKV 和 Flink 实现了强一致的物化视图的功能。
1.什么是SQL Stream Builder Cloudera Streaming Analytics(CSA)提供了一个易于使用的交互式SQL Stream Builder(SSB)作为服务，用于通过 SQL创建对数据流的查询。 SQL Stream Builder (SSB)是一个功能全面的交互式UI工具，可以使用SQL创建有状态的流处理作业。通过使用 SQL，您可以简单轻松地声明过滤、聚合、路由和以其他方式改变数据流的表达式。SSB 是一个作业管理接口，可用于在流上编写和运行 SQL，以及为结果创
喵~ 🐱 猫头虎博主在此！如果你正在寻找“PostgreSQL物化视图”方面的知识，那么你找对了地方！物化视图是一种强大的工具，可以提高查询性能并简化数据处理。本文将详细介绍它的创建、维护和应用。加入我们，一起挖掘更多宝藏吧！🔍💡
最近开发提了几个需求，需要把几个线上的分布式的表整合到统计系统中方便统计，看来分久必合，合久必分，当时的分开考虑，肯定没有想到以后会整合起来，这 可对我们是一些额外的工作，这个时候增量数据的问题就摆在
视图（view）是一种虚拟存在的表，是一个逻辑表，本身并不包含数据。作为一个select语句保存在数据字典中的。 通过视图，可以展现基表的部分数据；视图数据来自定义视图的查询中使用的表，使用视图动态生成。基表：用来创建视图的表叫做基表base table.
现实工作中会有多个数据源同步到一个数据库完成数据分析的场景，这些数据可以不是实时同步的，我们一般通过定时任务抽取数据到统计分析库给应用使用。
其实没有SCT定律，这个是我根据分布式CAP定律瞎造的。不过呢，从大数据这个行业来说，我们始终都是在存储，计算和时间进行权衡，博弈以及突破。某种程度上来说，当拥有其中两者，可能很难兼顾第三者。
结合 Wikipedia 和业界一些数据（仓）库产品对物化视图的定义，简单说明：物化视图是原始数据某个时刻快照的预计算结果，其中原始数据一般为表或者多张表的join，预计算过程一般是较为简单的sql查询，结果一般都会存储到新的表。可以将物化视图的生成过程抽象为Source、Transform、Sink，数据可以落地到Hdfs、Cos、Clickhouse、kudu等，用来减少数据的重复计算；另外某些场景需要在极短的时间内进行响应，如果直接查询原始数据，一般无法达到业务的需求，预计算后速度可以大大提升；在某些场景下物化视图也是数据资产，例如Cube（维度建模、kylin的概念）代表的业务模型，有时为了节省存储成本，只保留物化视图。
前些天处理了一个需求，当时的数据库环境是Oracle，我算是想尽了Oracle相关的方案，而且在问题的处理过程中，还在不断的琢磨，如果失败了还有什么其他的方案。 所以尽管Oracle这么一个成熟的商业数据库，做起来还是有些难度，需要一些额外的技巧，比如规避bug,间接实现需求等。 但是换个角度，2亿多数据的表，其实MySQL也不是新鲜事儿了。如果MySQL碰到了这种情况，该怎么处理呢。 梳理业务需求 假设业务需求还是不变，如下： 业务同学反馈，数据库中有一个表数据量很大，因
本博客介绍一下Oracle的物化视图，物化视图(Materialized view)是相对与普通视图而已的，普通视图是伪表，功能没那么多，而物化视图创建是需要占用一定的存储空间的，物化视图常被应用与调优一些列表SQL查询，物化视图的基本语法：
普通视图仅包含其定义和被引用表的元数据，并不实际存储数据，查询数据时需要通过视图再去主表中获取数据。但是当需要查询的数据字段过多时，普通视图的效率会急剧下降。物化视图将经常使用的数据拷贝并存储下来，在查询时就可以直接返回数据。本质上是一个物理表，会占用磁盘空间。
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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
导读：本文分享关于 Doris 的实际使用情况，主要是物化视图、索引的典型应用案例，以及在使用 Doris 过程中的一些心得。
2016 年，我们发表了关于 Schemaless—Uber Engineering 的可扩展数据存储的博文（一、二）。在这两篇博文中，我们介绍了 Schemaless 的设计，并解释了开发它的原因。今天这篇文章我们将要讲的是 Schemaless 向通用事务性数据库 Docstore 的演化历程。
当前业界在做物化视图增量更新时，物化视图一般会存储在一张分区表中，以分区为粒度进行增量、刷新、删除；不然就需要生成大量的物化视图元数据或每次都要重新计算历史所有的物化数据，成本是巨大的。上述物化视图的增量为基础表数据append增加新分区，刷新为先删除后增加，删除即删除对应的分区；当前的物化视图分区表不允许有空洞，否则会导致物化视图无法命中；其他一致性问题见物化视图一致性问题。
作者｜360 商业化数据团队 窦和雨、王新新 导读：360 商业化为助力业务团队更好推进商业化增长，实时数仓共经历了三种模式的演进，分别是 Storm + Druid + MySQL 模式、Flink + Druid + TIDB 的模式 以及 Flink + Doris 的模式，基于 Apache Doris 的新一代架构的成功落地使得 360 商业化团队完成了实时数仓在 OLAP 引擎上的统一，成功实现广泛实时场景下的秒级查询响应。本文将为大家进行详细介绍演进过程以及新一代实时数仓在广告业务场景中的具
视图是由若干个字段以及若干条记录构成(也常称为虚标)，它与表有很多相似的地方，视图中的数据源来自于原表,视图本身不存储数据,视图它保存的仅仅是一条select语句，并没有保存真正的数据。
亲爱的社区小伙伴们，Apache Doris 2.1.4 版本已于 2024 年 6 月 26 日正式发布。在 2.1.4 版本中，我们对数据湖分析场景进行了多项功能体验优化，重点修复了旧版本中异常内存占用的问题，同时提交了若干改进项以及问题修复，进一步提升了系统的性能、稳定性及易用性，欢迎大家下载使用。
构建物化视图的两种方式 章节：nosql distilled 第三章第四节 物化视图 There are two rough strategies to building a materialized view. The first is the eager approach where you update the materialized view at the same time you update the base data for it. 现在啊，我们有两种略显粗糙的办法来构建一个物化视图
ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)；目前我们使用CH作为实时数仓用于统计分析，在做性能优化的时候使用了 物化视图 这一特性作为优化手段，本文主要分享物化视图的特性与如何使用它来优化ClickHouse的查询性能。
物化视图在数据层面做指标大宽表有着举足轻重的作用，分布式物化视图是对物化视图存储的数据进行分布式读取。
1. 查看物化视图相关信息： 1.1 查看物化视图日志 select * from dba_mview_logs ; 1.2 查看物化视图信息 SELECT * FROM dba_MVIEWS;
物化视图(Materialized View)：是一种特殊的物理表，本质是预计算，是多个计算过程之间的联系建立。从数据组织层面优化数据访问效率，即把某些耗时的操作（例如JOIN、AGGREGATE）的结果保存到物理存储上，可以像表一样被访问，以便在后续查询时直接复用，最终达到加速查询的目的，即空间换时间。而普通视图(View)仅是简化用户的查询定义，不存储实际结果数据。
数据库查询语言（query language）是数据库管理系统（DBMS）提供给用户和数据库交互的工具，查询语言分为三类 [^1]：
更新日志： 1. 2020/06/16 group by 视图的部分描述错误，已修正。
虽然官方文档记录了 ClickHouse 物化视图很多详细信息，但是使用物化视图还是有很多小细节需要注意，更别说一些最佳实践。本文总结了 ClickHouse 物化视图使用上的各种问题，并展示三个实际案例，芝士，与你分享！
丨导语丨 本文分享的主题是腾讯灯塔融合引擎的设计与实践，主要围绕以下四个方面进行介绍： 1. 背景介绍 2. 挑战与融合分析引擎的解法 3. 实践总结 4. 未来演进方向 分享作者｜冯国敬 腾讯 后台开发工程师 一 背景介绍 腾讯灯塔是一款端到端的全链路数据产品套件，旨在帮助产品、研发、运营和数据科学团队 30 分钟内做出更可信及时的决策，促进用户增长和留存。 2020 年后数据量仍然呈爆炸性增长的趋势，且业务变化更加迅速、分析需求更加复杂，传统的模式无法投入更多的时间来规划数据模型。我们面临一个海量、
题记：在12.2之前，如果使用on command刷新物化视图，必须得有个job来定时的刷，那么，在一次job运行之后，下一次job到来之前，如果基表有数据变化，那么此时的数据肯定不是最新的。12.2中提出的real time mv即可以帮你获取实时的数据，且不用频繁的刷新mv。 为什么要有real time mv？ 在12.2之前，如果你想获得实时的数据，那么在利用query rewrite前，你必须得用on commit的刷新方式刷新物化视图。但是on commit的刷新方式有众多限制，如sql的复杂
随着系统变得越来越复杂，我们需要更多的解决方案来集中维护大量数据，以便对其进行监控和查询，而又不会干扰运营数据库。在Yotpo，我们有许多微服务和数据库，因此将数据传输到集中式数据湖中的需求至关重要。我们一直在寻找易于使用的基础架构（仅需配置），以节省工程师的时间。
相信很多做数据开发的同学总会听到这样的吐槽，哈哈，怎么解决这种问题是数据开发同学头痛问题。
腾讯天穹是协同腾讯内各 BG 大数据能力而生的 Oteam，作为腾讯大数据领域的代名词，旨在拉通大数据各个技术组件，打造一个具有统一技术栈的公司级大数据平台体系。从底层数据接入、数据存储、资源管理、计算引擎、作业调度，到上层数据治理及数据应用等多个环节，支持腾讯内部近 EB 级数据的存储和计算，为业务提供海量、高效、稳定的大数据平台支撑和决策支持。
AggregatingMergeTree有些许数据立方体的意思，它能够在合并分区的时候，按照预先定义的条件，聚合数据。
腾讯公司内部有很多业务使用 ClickHouse，比较典型的就是QQ音乐。QQ音乐在使用 ClickHouse 之前，用的是基于 Hive 构建的离线数仓，当时遇到了很多问题，主要在于以下三个方面：
随着湖仓技术的持续演进，数据仓库和数据湖方案在快速演进和弥补自身缺陷的同时，二者之间的边界也逐渐淡化，湖上建仓、仓中数据降冷到湖、物化视图、冷热融合查询等方案也越来越多的成为各个公司的标配，各大厂商也陆续提出了自己的湖仓融合方案，通过湖仓融合技术来提升业务使用体验的同时也降低了业务的使用成本。
我们在科研分析创作时，每次连表查询的数据都没有存储在电脑磁盘中，每次打开电脑都要重复的输入代码进行查询，耗时耗力。为了将连表查询的结果保存在硬盘每次打开直接查看到数据结果，就需要进行物化视图。
第一章 Oracle Database In-Memory 相关概念(IM-1.1)
数据库起到了命名空间的作用，可以有效规避命名冲突的问题，也为后续的数据隔离提供了支撑。任何一张数据表，都必须归属在某个数据库之下。
有网友问，物化视图是否能单独进行导出和导入呢？因为导出不报错，但是导入的时候报错了，报错信息如下所示：
远程表复制功能：可以借助数据库链接（dblink），在远程数据库中建立一个本地表的副本,用该方式实现表的定时同步。物化视图存储基于远程表的数据，也可以称为快照。
物化视图是一种特殊的物理表，“物化”(Materialized)视图是相对普通视图而言的。普通视图是虚拟表，应用的局限性大，任何对视图的查询，Oracle都实际上转换为视图SQL语句的查询。这样对整体查询性能的提高，并没有实质上的好处。
在上篇文章 从 SQL Server 到 MySQL （一）：异构数据库迁移 中，我们给大家介绍了从 SQL Server 到 MySQL 异构数据库迁移的基本问题和全量解决方案。全量方案可以满足一部分场景的需求，但是这个方案仍然是有缺陷的：迁移过程中需要停机，停机的时长和数据量相关。对于核心业务来说，停机就意味着损失。比如用户中心的服务，以它的数据量来使用全量方案，会导致迁移过程中停机若干个小时。而一旦用户中心停止服务，几乎所有依赖于这个中央服务的系统都会停摆。
今天来给大家分享一下DBtime抖动的诊断案例。讲到的不足之处还希望大家多多指正，共同提高。案例会分下面几个方面来说。 首先来说问题的背景。因为使用的数据库环境多且复杂，数据库不只有Oracle,
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