现在exp单独导出元数据，然后imp导入元数据，验证是否会影响已导入的表数据。...用户 5.导入scott表和数据 6.导入Scott元数据 1.导出scott用户的表和数据 导出scott用户的表和数据，此时并没有触发器、过程、函数这些对象： exp scott/tiger OWNER...FULL=y 此时导入的只是表和表数据，没有触发器、过程、函数这些对象。...、触发器、过程、函数等这些对象， 最后验证下是否覆盖上一步已导入的表数据？...最终结论是没有覆盖已导入的表数据，之前未导入的过程、函数、触发器也都成功导入。
dbt 中内置了四种类型的物化： • table • view • incremental • ephemeral 在所有物化类型中，只有增量模型允许 dbt 自上次运行 dbt 以来将记录插入或更新到表中...通常需要过滤“新”行，例如自上次 dbt 运行此模型以来已创建的行。查找此模型最近运行的时间戳的最佳方法是检查目标表中的最新时间戳。dbt 通过使用“{{ this }}”变量可以轻松查询目标表。...unique_key 是数据集的主键，它确定记录是否具有新值，是否应该更新/删除或插入。可以在模型顶部的配置块中定义 unique_key。...当你选择insert_overwrite策略时，dbt每次运行dbt都会覆盖整个分区或者全表加载，这样会造成不必要的开销，而且非常昂贵。...如果使用合并策略并指定了 unique_key，默认情况下dbt 将使用新值完全覆盖匹配的行。
著名的电商公司京东在广告报表中使用 Apache Doris ，每天写入 100 亿行数据，查询并发 QPS 上万，99 分位的查询延时 150ms。...这种高度集成的架构设计极大的降低了一款分布式系统的运维成本。...列式存储(column-based) 是相对于传统关系型数据库的行式存储(Row-basedstorage)来说的。...支持多种存储模型，针对不同的场景做了针对性的优化： Aggregate Key 模型：相同 Key 的 Value 列合并，通过提前聚合大幅提升性能 Unique Key 模型：Key 唯一，相同 Key 的数据覆盖...，实现行级别数据更新 Duplicate Key 模型：明细数据模型，满足事实表的明细存储 Doris 也支持强一致的物化视图，物化视图的更新和选择都在系统内自动进行，不需要用户手动选择，从而大幅减少了物化视图维护的代价
此外，我们在使用物化视图时，经常基于一张底表构建许多物化视图，以帮助更进一步提升查询性能、降低数据分析开销，例如：#创建普通MergeTree 表作为底表create table personinfo(...ClickHouse中相当于是独立的表，也会单独存储在数据目录“/var/lib/ClickHouse/data/${DB}”中：既然物化视图也是独立的表，那么就存在与原表数据一致性问题，如果物化视图很多...part-level存储：相比普通物化视图是一张独立的表，Projection 物化的数据就保存在原表的分区目录中，支持明细数据的普通Projection和预聚合Projection。...，对于历史数据需要执行如下命令手动触发物化：ALTER TABLE song_info MATERIALIZE PROJECTION p1;我们可以执行如下命令查询物化是否完成：SELECT table...Projection投影总结在使用Projection时，查询使用Projection的匹配规则如下：设置SET allow_experimental_projection_optimization = 1返回的数据行小于基表总数查询覆盖的分区
DML操作后，物化视图需要进行刷新从而和基表保持同步 2、物化视图日志 当对主表数据进行DML更改时，Oracle数据库将描述这些更改的行存储在物化视图日志中，然后使用日志对物化视图进行刷新。...即使使用了fast刷新，也可以指定进行complete刷新 3.3 FORCE 在刷新时会去判断是否可以进行快速刷新，如果可以则采用FAST方式，否则采用COMPLETE的方式。...使用限制： ON DEMAND不能和ON COMMIT同时使用，并且会被START WITH 或 NEXT子句覆盖。...FOR UPDATE 主键物化视图如果指定了FOR UPDATE语句可以进行更新。当修改发生后，修改的数据以行级为单位被传播，每行数据由主键确定。...通过select子句选取所需要的数据行建立物化视图 CREATE MATERIALIZED VIEW foreign_customers FOR UPDATE AS SELECT * FROM sh.customers
2.4.2 与不使用物化的比较 物化子查询使用临时表避免了优化器的某些重写，并使得子查询尽可能只执行一次，而不是对外部查询的每一行执行一次。...：ID值n的行的物化子查询结果。 4. partitions 给定表所使用的分区，未分区的表该值为NULL。 5. type 连接类型，即MySQL如何查找表中的行。...system const的一种特殊情况，表仅有一行满足条件 5.1 index index时存在两种情况： 如果索引是查询的覆盖索引，并且可用于满足表中所需的所有数据，则仅扫描索引树。...当possible_keys中没有适合的索引，但是该查询的所有列都是某个索引的列，即索引覆盖了选定的列，此时尽管不使用索引来确定要检索的行，但索引扫描依旧比数据行扫描更高效。...通过访问索引元组并首先对其进行测试以确定是否读取完整的表行来读取表。
比如用户订单底表我们有明细数据查询的需求，同时还需要对品类、商铺两个固定维度进行聚合查询。 ② 仅涉及表中很小一部分列或者行的查询场景。...如下语句就是创建一个以 K1，K2 分组， K3 列为 SUM 聚合的物化视图，这就是典型的前面介绍的物化视图使用场景中的“仅涉及表中很小一部分列或者行的查询场景”。...前缀索引的特点是： 一行数据的前 36 个字节作为这行数据的前缀索引。36 字节是根据实际的测试得到的结果，太大的话对性能影响比较明显， 36 字节是比较能覆盖绝大部分场景。...A：前面有介绍到我们是需要控制一下物化视图的数量的，如果说每一个查询都创建物化视图的话肯定会发生膨胀甚至爆炸，所以我们尽量是让一个物化视图能覆盖到多个场景。...Q：Doris 是否批流一体场景，是否可以同时用于实时数仓和离线数仓？
force ：强制的；视图中的基表是否存在，都会创建 vname ：创建的视图名称 [(alias[,alias]...)]...·顾名思义，物化视图就是将视图物理化存到磁盘，它与基表实时同步。...·Oracle可将表的行分成多个部分（存储于不同的表空间），这些部分组成的表就是分区表，这些部分被称为Oracle分区。...force ：强制的；视图中的基表是否存在，都会创建 vname ：创建的视图名称 [(alias[,alias]...)]...·顾名思义，物化视图就是将视图物理化存到磁盘，它与基表实时同步。
背景 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。...物化视图使用存在一定门槛，提高查询性能的同时也引入了相应的成本： 存储成本：物化表存储空间； 计算成本：若源表(base表)数据变更，物化视图自动失效，需计算更新后才可用； 因此，物化视图并不适合所有场景...物化视图适合场景： 源表变更不频繁：降低计算成本； 相比于源表，物化表的字段和结果数量有明显的减少：降低存储成本； 物化表查询子句的执行是高成本的，(1).计算频繁，(2).计算复杂(消除Join和聚合的计算开销...SPJ(join-select-project)视图改写条件： The view contains all rows needed by the query expression：视图行数据可覆盖包含查询表达式的所有行
补充说明： MATERIALIZED翻译过来是物化的意思，即将子查询结果集中的记录保存到临时表的过程。 临时表称之为物化表。...正因为物化表中的记录都建立了索引（基于内存的物化表有哈希索引，基于磁盘的有B+树索引），通过索引执行IN语句判断某个操作数在不在子查询结果集中变得非常快，从而提升了子查询语句的性能。...table 这个无需多说，表明这一行的数据是关于哪个表。 partitions 这里先介绍一下分区表的概念，和我们常说的分库分表不同。...依次给大家介绍下： system：表中只有一行记录（等于系统表），平时基本不会出现。 const：通过索引一次就找到了。...ref：非唯一索引扫描，返回匹配某个单独值的所有行。 首先商品表给销量建一个索引，但不是唯一索引。
物化视图本质上一张独立的表，通过原表的触发器，实时的向视图表写入数据。 既然物化视图也是独立的表，那么自然就会存在与原表数据一致性的问题。如果物化视图很多，维护起来也是一个问题。...ClickHouse Projection 可以看做是一种更加智能的物化视图，它有如下特点: part-level 存储 相比普通物化视图是一张独立的表，Projection 物化的数据就保存在原表的分区目录中...结果全表扫描了 800MB 共 1亿行数据。...效果惊人，从 800MB 的 1亿 行全表扫描，缩减到 65KB 的 8k 行扫描，时间也加快了 40 多倍。...返回的数据行小于基表总数 3. 查询覆盖的分区 part 超过一半 4. Where 必须是 PROJECTION 定义中 GROUP BY 的子集 5.
Explain可以检测我们的sql使用性能怎么样，是否有优化的地步。 首先我们要了解mysql查询优化器的执行效率，大约有10个，重点几个主要就是const，ref，range ，index，all。...当连接表的条件是普通索引查询的时候，这时候显示就是ref，range顾名思义就是索引区间查询的时候，index代表查询覆盖索引的时候，all就是放弃索引全盘扫描了。...当吧子查询物化后，子查询在与外部链接，这时候就是物化查询。...Rows就代表查询了多少行才获取到数据，当all的时候代表要查询所有的行数。...Extra顾名思义，记录额外数据的地方，比如sql里面没有写表，会显示no table，当有函数max，min的时候也会显示，当覆盖索引的时候，显示useing index。
半连接通常使用IN 或 EXISTS 作为连接条件 物化：这个将子查询结果集中的记录保存到临时表的过程称之为物化（Materialize）。那个存储子查询结果集的临时表称之为物化表。...正因为物化表中的记录都建立了索引（基于内存的物化表有哈希索引，基于磁盘的有B+树索引），通过索引执行IN语句判断某个操作数在不在子查询结果集中变得非常快，从而提升了子查询语句的性能。...然后将s1和该物化表进行连接查询。...type列 这一列表示关联类型或访问类型，即MySQL决定如何查找表中的行，查找数据行记录的大概范围。...在这种情况下，可以通过检查 where 子句看是否可以创造一个适当的索引来提高查询性能，然后用 explain 查看效果。 key列显示mysql实际采用哪个索引来优化对该表的访问。
上篇文章说了，mysql优化器会从cpu和io成本来考虑查询的消耗，possible key来计算全表和索引的成本，选择成本最小的，子查询有物化和semi-join半连接的方式优化，物化会优先哈希索引memory...Id：正常情况下是有几个select就会显示几行，但是id的序号是从1开始， 如果是连接查询（包含内连接外连接），会显示两行，且都是id为1，并且再说上面的是驱动表。...如果是子查询，也会显示两行，但id会是1和2，但凡是有例外，前面说过mysql优化器会优化子查询优化成半连接，这时候我们如何知道他是物化还是优化成半连接呢，可以通过id来判断，如果id一致，则和上面的连接查询一样...Materialzed：当不能半连接，就物化查询的时候。 Partitions：分区，一般是null，除非我们设置了分区。...当使用覆盖索引的时候，会显示user index。 Explain format=json 可以返回json数据，并且可以看到执行这个sql的成本。
除了其他功能之外，它还提供高度可定制的窗口逻辑，具有不同性能特性的不同状态原语，用于注册和响应定时器的钩子，以及用于向外部系统提供高效异步请求的工具。...一些关系数据库系统具有物化视图的急切维护功能，这类似于评估数据流上的SQL查询。物化视图与常规（虚拟）视图一样被定义为SQL查询。...但是，物化视图查询的结果实际上是存储（或物化）在内存或磁盘上的，这样查询不需要在查询时即时计算。为了防止物化视图变旧，数据库系统需要在其基本关系（定义查询中引用的表）被修改时更新视图。...现在你可能会问自己：当前版本的处理模型与新的动态表模型有什么关系？API的语义是否会彻底改变？我们是否需要从头开始重新实现API以实现所需的语义？ 所有这些问题的答案都很简单。...因此，当前模型的语义被新的动态表模型完全覆盖和保存。 结论和展望 Flink的关系型API能够很快实施流分析应用程序并用于多种生产环境。在这篇博文中，我们讨论了Table API和SQL的未来。
这种情况下，MySQL需要再次访问表中的数据行，这个过程就称为回表查询（Referring to the table）。...覆盖索引： 覆盖索引是指一个查询可以完全通过索引来得到结果，而不需要访问数据表的行。如果查询只需要索引中包含的字段，那么就无需回表。设计良好的覆盖索引可以显著减少回表操作。...使用物化视图或汇总表： 对于频繁执行的复杂查询，可以考虑使用物化视图或汇总表来存储查询结果。这样，当需要这些数据时，可以直接从物化视图或汇总表中获取，而无需进行回表操作。...每个位表示某个值是否存在于该列中，从而帮助我们快速定位符合某个条件的行。与其他类型的索引相比，位图索引通常在低基数列（即列中有限的不同值）上表现更好。...使用覆盖索引：如果查询只访问索引中包含的列，使用覆盖索引可以避免访问数据行本身，从而提高查询性能。
同时，根据预先定义的聚合函数，计算数据并通过二进制的格式存入表内。 将同一分组下的多行数据，聚合成一行，既减少了数据行，又降低了后续聚合查询的开销。...但是你是否会认为AggregatingMergeTree使用起来过于繁琐呢? 连正常进行数据写入都行不通，还需要借助INSERT…SELECT的句式并调用特殊函数。...物化视图 AggregatingMergeTree更为常⻅的应用方式，是结合物化视图使用，将它作为物化视图的表引擎。 而这里的物化视图，则是作为其他数据表上层的一种查询视图。...当物化视图创建之后，如果源表被写入了新数据，那么物化视图也会同步更新。...物化视图目前并不支持同步删除，如果在源表中删除了数据，物化视图的数据仍会保留。
数据表StarRocks 中的表分为两类：内部表和外部表。内部表内部表归属于 Internal catalog 的数据库，数据保存在 StarRocks 中。内部表由行和列构成，每一行数据是一条记录。...备注此处内部表的行和列为逻辑概念，在 StarRocks 中数据实际是按列存储的。物理上，一列数据会经过分块编码、压缩等操作，然后持久化存储。...明细表简单易用，表中数据不具有任何约束，相同的数据行可以重复存在。该表适用于存储不需要约束和预聚合的原始数据，例如日志等。主键表能力强大，具有唯一性非空约束。...视图和物化视图物化视图分为同步物化视图和异步物化视图。其中异步物化视图能力更加强大，能够存储基于多个基表（内部表和外部表）的预计算结果，并且支持丰富的聚合算子。...StarRocks 的物化视图可以按需灵活创建和删除。用户可以在使用过程中视实际使用情况来判断是否需要创建或删除物化视图。StarRocks 会在后台自动完成物化视图的相关调整。
看上去物化视图和数据仓库分层从结果上是非常类似的，这里留下一个思考，是否可以减少人力数据仓库分层的工作投入，使用物化视图来替代（tip: 基于用户历史sql ，后续会有文章来说明）。...场景1:BT1的数据往最后增加了一行 (20220130, a, b, c, d, e)，不在物化视图的分区内，则数据一致；例如用户查询 SELECT imp_date, a, b, c FROM BT1...场景2:BT1的数据更新了历史分区 20220101的数据，例如增加一行、删除一行、修改一行，那么此时无论是用户直接查询 MV1 还是通过sql查询引擎自动改写，也会导致该行数据不会被统计，则数据不一致...解决方案1：需要在更新基表数据时，先下线物化视图，待刷新完物化视图完成后上线。解决方案2：在一个事务内同时刷新基表和物化视图。...解决方案1：表名修改等于，删除表再创建一张表，关联删除物化视图。解决方案2：关联更新物化视图的元数据，只修改元数据。
嵌套表(Nested Table)：能够针对主表中的某一行优化对明细行的检索。但是，如果要跳过主表行检索明细行的话，性能通常会大打折扣。...例如NUMBER(*,2)那么不必要的精度将会被截断，行的长度也将相应地减少。设置该数值列的精度有时可以减少行的长度。...因此，决定一列是否可以为NULL的时候，要考虑在该列上是否有使用B*树索引查询NULL的需求。如果有，则不能指定该列为NULL，取而代之的是定义该列为NOT NULL(非空)，并指定一个默认值。...如果将那些大部分为NULL的列存储在表的末尾，则行的实际长度会变小，这样有助于提高表扫描的性能。...Oracle可以自动维护物化视图，保证是最新的或是定期更新。 26、物化视图最佳实践： 针对物化视图所包括的每一张表，都要创建物化视图日志。
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