本地模式和远程模式）及验证详解2、hive相关概念详解–架构、读写文件机制、数据存储3、hive的使用示例详解-建表、数据类型详解、内部外部表、分区表、分桶表4、hive的使用示例详解-事务表、视图、物化视图

整体架构二、Doris数据分布三、Doris的使用方式Doris关键技术一、数据可靠性二、易运维三、MySQL兼容性四、支持MPPDoris数据模型一、Doris数据模型特点二、聚合计算说明：三、按列存储四、物化视图五

物化视图就是查询结果预先存储起来的特殊的表。

预聚合是OLAP系统中常用的一种优化手段，在通过在加载数据时就进行部分聚合计算，生成聚合后的中间表或视图，从而在查询时直接使用这些预先计算好的聚合结果，提高查询性能，实现这种预聚合方法大多都使用物化视图来实现

全新升级的StarRocks3.0：通过存算分离架构，帮助用户降低存储成本、提升计算弹性通过数据湖分析、物化视图等特性简化湖仓融合，实现极速统一湖仓分析通过新的RBAC权限框架，实现湖仓数据的统一管理4

Rollup上卷通过建表语句创建出来的表称为Base表（BaseTable,基表）在Base表之上，我们可以创建任意多个ROLLUP表。这些ROLLUP的数据是基于Base表产生的，并且在物理上是独立存储的。Rollup表的好处：和基表共用一个表名，doris会根据具体的查询逻辑选择合适的数据源(合适的表)来计算结果对于基表中数据的增删改，rollup表会自动更新同步1.Aggregate模型中的

更改视图属性2.7更改视图定义三、使用视图的好处3.1只将真实表中特定的列数据提供给用户，保护数据隐式3.1.1创建一个表3.1.2基于这个表创建一个视图3.2降低查询的复杂度，优化查询语句四、hive物化视图

2.1.使用clusterAllReplicas创建视图【推荐】2.2.使用remote创建视图2.3.通过Distributed引擎创建视图2.4.采用物化视图3.CH监控运维常用SQL3.1.查看当前连接数

预聚合是OLAP系统中常用的一种优化手段，在通过在加载数据时就进行部分聚合计算，生成聚合后的中间表或视图，从而在查询时直接使用这些预先计算好的聚合结果，提高查询性能，实现这种预聚合方法大多都使用物化视图来实现

目录数据表与视图ClickHouse的物化视图物化视图的更新使用示例数据表与视图数据库表是一种关系型数据库中的基本对象，用于存储数据。

预聚合是OLAP系统中常用的一种优化手段，在通过在加载数据时就进行部分聚合计算，生成聚合后的中间表或视图，从而在查询时直接使用这些预先计算好的聚合结果，提高查询性能，实现这种预聚合方法大多都使用物化视图来实现

例如，将源表的变更日志，合并到物化视图中。PostgreSQL除了使用insertintoonconflict，如今又多了me

目录1.kafka建表2.创建目标表3.创建物化视图1.kafka建表json数据格式：{"id":"10001","ts_server":"1629444027000","params":{"adid

Oracle基础部分三(视图、物化视图、序列、索引）1视图1.1概述1.2创建普通视图1.2.1创建普通视图1.2.2创建带检查约束的视图1.2.3创建只读视图的创建与使用1.2.4强制创建视图1.2.5

排查：在FineReport的bin目录下查看输出日志，如下分析：如上图发现是这种格式的表FineReport不识别，这种格式的表时clickhouse在声明物化视图的时

1)普通视图ClickHouse拥有普通和物化两种视图，其中物化视图拥有独⽴的存储，⽽普通视图只是⼀层简单的查询代理CREATEVIEW[IFNOTEXISTS][db_name.]view_nameASSELECT

物化视图复制的设置主站点：prod物化视图站点：emrep主机名：dbserver复制用户：hr检查初始化参数SQL>connectsys/oracle@prodassysdba;已连接。

5.1Doris整体架构5.2FE元数据管理5.3Doris数据组织5.4执行计划6、特性6.1JOIN两阶段聚合自适应6.2JOIN优化ColocationJoin6.3向量化执行6.4动态添加rollUp6.5物化视图

点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复”资源“获取更多资源大数据技术与架构点击右侧关注，大数据开发领域最强公众号！大数据真好玩点击右侧关注，大数据真好玩！ApacheDoris是一个现代化的MPP分析型数据库产品。仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果，有效地支持实时数据分析。ApacheDoris的分布式架构非常简洁，易于运维，并且可以支持10PB以上的超大数据集。ApacheDoris可以满足多种

[TOC]一、物化视图简介物化视图分类物化视图分类，物化视图语法和as后面的sql分为：(1)基于主键的物化视图(主键物化视图)(2)基于Rowid的物化视图(Rowid物化视图)本博客介绍一下Oracle

ClickHouse中视图分为普通视图和物化视图，两者区别如图所示普通视图普通视图不存储数据，它只是一层select查询映射，类似于表的别名或者同义词，能简化查询，对原有表的查询性能没有增强的作用，具体性能依赖视图定义的语句

StarRocks来支持多种数据分析场景的极速分析；架构简洁，采用了全面向量化引擎，并配备全新设计的CBO优化器，查询速度（尤其是多表关联查询）；很好地支持实时数据分析，并能实现对实时更新数据的高效查询，还支持现代化物化视图

通过消费来自Kafka的数据，并为特定的上下文创建一个“物化视图”，反向查找写入器服务能够创建一个最终一致的数据投影，大幅优化了客户端服务的查询需求。

其大致情况为如下情况：Kafka主题中存在对应的数据格式，Clickhouse创建一个Kafka引擎表（即相当于一个消费者），当主题有消息进入时，获取该消息，将其进行消费，然后物化视图同步插入到MergeTree

在网络上搜索和物化视图相关的内容，出来的百分之九十是用户自己创建物化视图的相关语法。看了一些相关文献，把一些知识点记录一下，仅供参考，如有地方不对，敬请指正。

主键模型、全新的Pipeline计算调度引擎、JavaUDF、数据湖分析加速、外部数据目录支持、多表物化视图、存算分离等呼声甚高的功能，一一被实现和提升。非凡成

核心功能有：Catalog支持DeltaLake、支持ApacheHudiMOR表、支持查询湖上MAP及STRUCT数据类型、提供LocalCache；多表物化视图支持基于外表、物化视图创建，并支持查询改写

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但是时间戳增量同步不能对源数据库中历史数据的删除操作进行同步，我就使用orcale物化视图的方式进行删除更新操作说明：源数据表需要被同步的数据表目标数据表同步至的数据表中间

oralce视图：物化视图----1，创建物化视图；CREATEMATERIALIZEDVIEWV_MATERIAL_INVESTREFRESHFORCEONDEMANDASDBMS_MVIEW.REFRESH

clickhouse物化视图ClickHouse的物化视图是一种查询结果的持久化，它的存在是为了带来查询效率的提升。用户使用物化视图

面向区块链的高效物化视图维护和可信查询人工智能技术与咨询来源：《软件学报》，作者蔡磊等摘要:区块链具有去中心化、不可篡改和可追溯等特性,可应用于金融、物流等诸多行业.由于所有交易数据按照交易时间顺序存储在各个区块

主键模型、全新的Pipeline计算调度引擎、JavaUDF、数据湖分析加速、外部数据目录支持、多表物化视图、存算分离等呼声甚高的功能，一一被实现和提升。非凡成

目录数据类型优化选择优化的数据类型整数类型实数类型字符串类型日期和时间类型位数据类型MySQLschema设计中的缺陷范式和反范式范式的优点和缺点反范式化的优点和缺点混用范式化和反范式化缓存表和汇总表物化视图计数器表加快

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文章目录ClickHousequickstart表引擎CURDHA+集群副本分片优化explain建表优化sql优化单表多表join数据一致性物化视图MaterializeMySQL引擎常见问题ClickHouse

clickhouse物化视图有常见的两种模式假设源表定义如下：createtablesource_table(idint32,ageint32,create_timeDateTime)engine=mergeTree

本文将主要介绍NDHImpala的物化视图实现。接上篇讲到了虚拟数仓，它们是让一个SQL又快又好地执行的关键。

触发器只能在PL块中调用系统函数2.新建模式、新建用户3.神通数据库服务器OSRDB实例服务启动后停止4.安装数据库的时候弹出的参数配置程序点不了“下一步”按钮5.SQL错误[40000]:ERROR,未开启物化视图功能

本文将主要介绍NDHImpala的物化视图实现。接上篇，前两篇分别讲了执行引擎和虚拟数仓，它们是让一个SQL又快又好地执行的关键。

文章目录1.DDL概述2.查看已存在的数据库/表/视图创建时的语句3.数据库操作⭐3.1创建数据库3.2查询数据库3.3切换数据库3.4修改数据库3.5删除数据库4.表操作⭐4.1创建表4.1.1完整建表语句⭐4.1.2external：管理表/外部表⭐4.1.3partitionedby：分区表⭐4.1.4clusteredby：分桶表⭐4.1.5rowformat：分隔符⭐4.1.6store

物化视图和force视图作为特殊的视图概念，物化视图和force视图各自拥有哪些特殊性？各自又具备什么样的特点和作用？请戳下方视频，查看详细内容~序列生活中，将事物按照某种标准排

支持物化视图LightSchemaChange也实现了对物化视图的支持。对读写流程修改之

简介、系统架构和产品特性一、StarRocks简介二、系统架构1.FE2.BE3.数据管理三、产品特性1.MPP分布式执行框架2.全面向量化执行引擎3.CBO优化器4.可实时更新的列式存储引擎5.智能的物化视图

StarRocksCommitter李雪岩，国双科技技术架构师、StarRocksActiveContributor龚磊（本文为作者在StarRocksSummitAsia2022上的分享）本文先介绍物化视图的一些需求分析

StarRocks近期发布了2.4版本，核心功能有：多表物化视图，无状态的ComputeNode（CN）以及StarRocksKubernetes(K8s)Operator，catalog支持ApacheHudi

StarRocks来支持多种数据分析场景的极速分析；架构简洁，采用了全面向量化引擎，并配备全新设计的CBO优化器，查询极速（尤其是多表关联查询）；很好地支持了实时数据分析，并能对实时更新数据进行高效查询，还支持现代化物化视图以进一步加速查询

StarRocksCommitter李雪岩，国双科技技术架构师、StarRocksActiveContributor龚磊（本文为作者在StarRocksSummitAsia2022上的分享）本文先介绍物化视图的一些需求分析

快速刷新可更新的物化视图SQL>execdbms_mview.refresh('MV_T','F');BEGINdbms_mview.refresh('MV_T','F');END;*ERRORatline1

二、功能DM管理工具包含如下基本功能：1.服务器管理2.数据库实例管理3.模式对象管理4.表对象管理5.外部表对象管理6.索引对象管理7.视图对象管理8.物化视图对象管理9.存储过程对象管理10.函数对象管理