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!🔍💡
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。
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。
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。
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
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。
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。
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。
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。
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;
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!
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。
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
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。
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。
经过测试使用发现,RDS PostgreSQL 存在限制的主要有两类 SQL 命令:
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)
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。
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。
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。
在使用ClickHouse MergeTree引擎时,如果某张MergeTree表建表排序规则如下:
小编寄语 亲爱的DBA同胞们,你们是否记得在你找工作时,印象最深刻的面试题呢?那些看似简单的题目,实则蕴藏很大的玄机。今天我们通过一道经典的 ORacle DBA面试题目,去发现我们在面试中,到底还缺少那些能力? 这道题看起来很简单,然而,90%的面试者都不知道答案。。。 面试题描述: 对于一个NUMBER(1)的列,查询中的WHERE条件如果分别是大于3和大于等于4,二者是否等价。 乍一看,这个问题并不难。请读者朋友们在继续读下文之前,用30秒的时间思考。 接下来我们通过杨长老的博客,来说明面试者在这
Airbnb 开发的 Riverbed 是一个 Lambda 风格的数据框架,用于生成和管理分布式物化视图。该框架支持 50 多个涉及重度数据读取的应用场景,在这些场景中,数据来自 Airbnb 面向服务架构 (SOA) 平台的多个数据源。它分别使用 Apache Kafka 和 Apache Spark 作为在线和离线处理组件。
今天开发的同事下午反馈给我一个问题,说有操作直接卡住了,听这个描述,感觉很可能是查询慢了。 于是连接到环境中,查看了一下正在执行的sql语句情况,发现下面的语句已经执行了一段时间。 语句类似下面的形式: select t1.SECURITY_PHONE as MOBILE_PHONE, t1.SECURITY_EMAIL as OTHER_EMAIL, t2.* from accstat.ACCOUNT_DELTA t1, bidata.TMP_CN06 t2 where t1.CN_MASTER =
亲爱的社区小伙伴们,Apache Doris 2.1.5 版本已于 2024 年 7 月 24 日正式发布。2.1.5 版本在湖仓一体、多表物化视图、半结构化数据分析等方面进行了全面更新及改进,同时在倒排索引、查询优化器、查询引擎、存储管理等 10 余方向上完成了若干问题修复,欢迎大家下载使用。
8 月 7 日,StarRocks 3.1 重磅发布。新版本中,StarRocks 将影响性能表现的技术要素全部从存算一体架构引入到了存算分离架构,并针对云原生环境里的易用性、稳定性进行了一系列的优化。
今天同事让我帮一个忙,说现在有两个环境中的一张表数据不一致,已经造成了一些数据问题,他们已经排查了一圈,最后发现是一张表的数据问题导致,希望我来帮忙协助一下。 他们提供了详细的源库,目标库的链接,看起
启动(START)监听是Oracle用户在操作系统下执行的命令,可以直接在LSNRCTL后加参数,也可以在该命令提示符后在进行操作。
PostgreSQL 9.3开始支持物化视图,9.4又增加了非阻塞的CONCURRENTLY选项,但REFRESH时却不支持类似START WITH ... NEXT ...的定时刷新选项。
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。
之前写过一篇 物化视图刷新结合ADG的尝试,想必绝大多数的朋友看完再没有深究,其实也有些朋友做了建议,让我尝试prebuilt来做。这种数据迁移方式用的比较少,但是个人感觉还是很不错的。如果迁移的表不
ACOUG 成都 2019 于4月27日在成都举办,欢迎参会,马上报名:2019 ACOUG China Tour 成都站
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。
最近现场需要搭建一套全新的环境,对于数据字典的管理采用了物化视图,因为数据量不大,采用了全量刷新的方式。因为有好几套环境,有几套环境是通过db link和主节点的表创建的物化视图,这几个节点间的网络情况不好,刷新一个稍微大一些的表或者带有lob字段的表时,速度会很慢,因为有好几套环境,一套一套的等待刷新完得花费不少的时间,所以自己想写一个shell脚本让它在后台慢慢跑,这样过一段时间再看看日志保证数据都已经刷新完毕就可以了。 原本采用的方式是 create materialized view xxx as
翻译内容 3.4. Materialized Views 第三段和第四段: Views provide a mechanism to hide from the client whether data is derived data or base data—but can’t avoid the fact that some views are expensive to compute. 视图提供了一种机制就是把数据封装起来,然后客户端调用者不管是原始数据(base data)还是派生数
今天和开发的同事讨论一个问题,他们说source 1的环境中存在一个表,现在希望目标环境target 1和target 2中都需要用到这部分的数据。 对于这个问题看似处理也比较常规。就是直接在两个
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。
数据迁移中有一种解决方案很有亮点,如果表的数据量大,迁移涉及的表不多,同时对于维护时间有要求的情况下,物化视图的prebuilt方式就是一种很不错的选择。 大体的步骤和方法如下: 假设源环境是test_source,目标环境是test_target 在源环境中test_source的操作如下: Create table test_mv as select *from all_objects ; alter table test_mv modify(object_id primary key); crea
现在有一个需求,某个环境中存在两个用户,一个用户中存在物化视图,另一个用户中存在源表,根据业务的需要,需要做一种特别的物化视图刷新。 物化视图用户中的物化视图为CORP_NAME 源数据用户中的表为
在之前的博文中分享过两篇关于数据同步的问题,链接如下: 记一次数据同步需求的改进(二) (r7笔记第5天)、记一次数据同步需求的改进(一) (r7笔记第2天) 最开始开发的同事也是提出想让我做一个数据的增量同步,起初他们是希望能够根据时间戳来得到增量的数据,这种方案有一个缺点就是对于 update,delete的操作,这种数据变更就很难从源库中去甄别。所以最后我还是建议他们通过物化视图的增量刷新来实现这个需求,对于dml的操作 情况得到的增量数据都可以很轻松同步。 下面的图是在改进前和改进后数据库层面归档
多年来,物化视图一直是Postgres期待已久的功能。他们最终到达了Postgres 9.3,尽管当时很有限。在Postgres 9.3中,当刷新实例化视图时,它将在刷新时在表上保持锁定。如果您的工作量是非常繁忙的工作时间,则可以工作,但是如果您要为最终用户提供动力,那么这将是一个大问题。在Postgres 9.4中,我们看到了Postgres实现了同时刷新实例化视图的功能。现在,我们已经完全烘焙了物化视图的支持,但即使如此,我们仍然看到它们可能并不总是正确的方法。
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