物化视图是什么，物化视图和视图最大区别

物化视图（Materialized View）是一种特殊的数据库对象，它包含了某个查询结果的预计算数据，并将其存储在数据库中，以提高查询性能。物化视图与普通的虚拟视图（View）在多个方面存在显著区别。

物化视图概念

物化视图是一个预先计算和存储的查询结果集，类似于一张物理表，但不同于物理表的是，它可以通过数据库的内部机制定期更新。物化视图可以看作是远程数据的本地副本，或者用于生成基于数据表求和的汇总表。

物化视图功能主要功能包括：

1. 提高查询性能：物化视图预先计算并存储查询结果，当查询请求到达时，可以直接返回结果，而无需重新计算，从而提高查询性能。

2. 减少查询开销：由于物化视图存储了查询结果，因此在查询时可以减少计算资源的消耗，降低查询开销。

3. 支持离线查询：物化视图可以在离线模式下使用，即使数据库不可用，也可以使用物化视图作为备份进行查询。

物化视图技术原理

物化视图的工作原理可以概括为以下几个步骤：

1. 定义物化视图：用户根据自己的需求，定义物化视图的查询语句和数据存储方式。

2. 预先计算：系统根据物化视图的定义，预先计算出查询结果，并将结果存储在物化视图中。

3. 数据更新：当基表数据发生变化时，物化视图也需要进行更新，以确保数据的准确性。这通常通过数据库的刷新机制实现。

4. 查询优化：在查询过程中，系统会根据物化视图的存在和内容进行查询优化，提高查询效率。

物化视图应用场景

物化视图在以下场景中特别有用：

1. 数据仓库：在数据仓库中，经常需要对大量数据进行复杂的查询和分析。使用物化视图可以预先计算和存储这些查询的结果，从而提高查询性能。

2. 实时数据分析：对于需要实时获取数据分析结果的应用场景，物化视图可以确保数据的实时性和准确性，同时提供快速的查询响应。

3. 大数据处理：在处理大数据时，物化视图可以作为一种缓存机制，将部分计算结果存储起来，以便在后续查询中重复使用，从而降低计算资源的消耗。

4. 复杂的表连接和聚合操作：对于涉及多个表连接和聚合操作的查询，物化视图可以将这些耗时的操作预先计算并存储起来，从而避免在每次查询时都重新执行这些操作。

物化视图与普通视图的区别

物化视图与普通视图的主要区别在于：

1. 存储方式：物化视图会存储实际的数据，而普通视图只是保存SQL定义，不会存储实际的数据。

2. 更新机制：物化视图在基表数据发生变化时需要更新以保持数据的一致性，而普通视图在查询时只是执行其定义的SQL语句来获取数据。

3. 性能差异：由于物化视图存储了实际的数据，因此在查询时可以直接返回结果而无需重新计算，从而提高了查询性能。而普通视图在查询时需要执行其定义的SQL语句来获取数据，性能相对较差。

物化视图作为 SelectDB Enterprise 和 SelectDB Cloud 的核心技术，其原理是通过空间换时间加速实时数仓的查询速度；用库内ETL简化数据流维护；通过 Streaming Data Warehouse 完成增量处理。

在 Apache Doris（ SelectDB Enterprise 和 SelectDB Cloud 是基于 Apache Doris 构建的） 2.1 版本中我们引入了基于多表的异步物化视图以提升查询性能，支持透明改写加速、自动刷新、外表到内表的物化视图以及物化视图直查，基于这一能力物化视图也可用于数据仓库分层建模、作业调度和数据加工。

1.透明改写加速： 支持常见算子的透明改写，如 Select、Where、Join、Group by、Aggregation 等，可以直接通过建立物化视图，对现有的查询进行加速。例如在 BI 报表场景，某些报表查询延时比较高，就可以通过建立合适的物化视图进行加速。

2.自动刷新： 物化视图支持不同刷新策略，如定时刷新和手动刷新，也支持不同的刷新粒度，如全量刷新、分区粒度的增量刷新等。

3.外表到内表的物化视图： 可以对存放在 Hive、Hudi、Iceberg 等数据湖系统上的数据建立物化视图，加速对数据湖的访问，也可以通过物化视图的方式将数据湖中的数据同步到 Apache Doris 内表中。

4.物化视图直查： 用户也可以将物化视图的构建看做 ETL 的过程，把物化视图看做是 ETL 加工后的结果数据，由于物化视图本身也是一个表，所以用户可以直接查询物化视图。

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