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物化视图最新视觉报道_物化视图和普通视图的区别(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-12-02

物化视图

𐟧‘𐟒𛠦•𐦍“扩展必备的7大策略 1. 𐟔 索引优化：通过分析应用程序的查询模式，创建有效的索引来加速数据检索。 𐟓Š 物化视图：预先计算并存储复杂查询的结果，以便快速访问。 𐟓‰ 非规范化：通过减少复杂的连接操作，提升查询性能。 𐟒𛠥ž‚直扩展：通过增加CPU、RAM或存储空间来增强数据库服务器的处理能力。 𐟒𞠧𜓥혧햧•导š将频繁访问的数据存储在更快的存储层，以减轻数据库的负载。 𐟔„ 复制技术：在多个服务器上创建主数据库的副本，以扩展读取能力。 𐟓‹ 分片技术：将数据库表拆分成更小的部分，并分布在多个服务器上，以扩展写入和读取能力。

终于搞定了！数据库导入的坑我全踩了𐟘… 这周真是经历了从地狱到天堂的转变。上周日开始，我决定用MySQL来建立数据库。结果，把所有数据导入后，发现D盘内存不够用了。于是，我赶紧买了个硬盘，想着把数据移到硬盘上就能解决问题。结果，问题接踵而至——我忘了改环境配置，导致数据库怎么都连不上。没办法，我只能在闲鱼上花钱请人帮忙修复。更糟糕的是，后来我发现mimic官方的物化视图用的是PostgreSQL（真是要哭死了）。中国女人不服输，我决定从头开始导入数据（md，100多G的数据导入要一天啊𐟘�‰。和PostgreSQL的磨合没有MySQL那么顺利，怪我没提前看教程，以为自己能搞定。结果运行的时候各种bug不断，再加上D盘又满了，今天不得不重新卸载，把数据目录放到硬盘上。今晚的导入总算顺利了，感觉终于走上了正轨。现在想想，开始之前就应该看网上的攻略𐟘�‚人家写得很清楚，自己瞎琢磨浪费了一周时间。希望以后不会再有这种bug了，求求了。

梧桐数据库物化视图的创建及使用介绍

【StarRocks 物化视图刷新流程和原理】物化视图通过预计算显著提升查询性能，其刷新方式分为全量刷新和增量刷新。全量刷新适合一致性要求高的场景，增量刷新则高效应对数据变更。StarRock... 详见：网页链接作者：@crossoverJie

落地ZeroETL 轻量化架构，ByteHouse推出“四个一体化”策略在数字化转型的浪潮中，数据仓库作为企业的核心数据资产，其重要性日益凸显。随着业务范围扩大，企业也会使用不同的数据仓库来管理、维护相关数据。研发人员需要花费大量时间和精力，从中导出数据，然后进行手动整理、转换格式，再导入到分析工具中完成数据分析。该过程不仅繁琐，还容易出错。 ZeroETL则提供了一个全新的解决方案，让研发人员无需操作复杂的数据抽取、转换和加载（ETL）过程就能实现数据整合和分析。它能够自动从不同软件中获取数据，直接将数据整合到一起，以统一格式呈现，帮助使用者更快速、轻松地进行数据分析。而火山引擎云原生数据仓库ByteHouse则通过“四个一体化”逐步实现 ZeroETL 轻量化数据架构，不仅让数仓更轻快，数据免开发，还能保障数据质量，实现智能运维。据火山引擎ByteHouse产品负责人介绍，“ByteHouse是一款OLAP（联机分析处理）产品，用人体比喻，相当于腰部，为力量汇聚之地。但如果缺少四肢的支撑，腰部产品很难独立发挥作用。由此，ByteHouse提出‘四个一体化’的核心理念，旨在通过全面融合，实现数据的无缝流动和高效利用。” ByteHouse“四个一体化”架构首先，TP、AP一体化。TP（联机事务处理）和AP（联机分析处理）的一体化是ByteHouse的核心优势之一。通过这一技术，ByteHouse能够实时捕获上游数据，实现数据的即时分析和消费。其中，CDC（变更数据捕获）技术能够将上游数据库的变更数据以秒级速度拉取到数据仓库中，为报表和仪表盘提供实时数据支持。此外，ByteHouse还与主流的CDC产品实现了无缝对接，包括火山引擎数智平台VeDI旗下的DataSail、开源的DataX、Flink等，进一步增强了数据的实时性和准确性。其次，湖、仓一体化。在数据湖和数据仓库的融合方面，ByteHouse支持对Lake中的数据以外表的方式进行读写，包括ORC、Parquet、Hive、Iceberg、Paimon和Hudi等开放格式。同时，为了加速性能，ByteHouse在优化器和Schema动态感知层面做了增强，并为开放格式提供了原生读取器，确保在湖仓之间实现高性能的数据流动。再次，AP、AI一体化。ByteHouse开发了Vector search高级引擎，其可插拔的特点让用户可以根据不同的应用需求开启不同的计算组。此外，ByteHouse还在不断探索运用AI能力让数据仓库变得更加智能，包括查询优化、索引物化视图、cache、schema等方面。最后，仓、市一体化。对于上规模的公司而言，数据分析中台往往由多个集群构成，数据流动复杂。ByteHouse通过Remote方式实现了不同集群之间的数据联邦，帮助用户免除数据搬迁的繁琐操作，不仅提高了数据流动的效率和准确性，还降低了运维成本。通过“四个一体化”战略的实施，ByteHouse实现了Zero ETL理念。Zero ETL不止指一种工具，更是强调数据的轻量化、高效化和智能化的理念。基于该理念，ByteHouse能帮助企业实现数据免搬迁、开发敏捷化、数据质量提升以及运维智能化。未来，随着技术的不断迭代和升级，ByteHouse将继续为企业提供更加高效、智能和可靠的云原生数仓解决方案。

在数字化转型的浪潮中，企业对数据处理能力的要求日益提高。过去，数据湖和数据仓库分别拥有两套独立的管理体系，这导致维护成本高昂，研发周期漫长。为了加强数据端到端的链路整合，构建一套低成本、高性能的数据湖仓一体分析能力成为越来越多企业的需求。作为火山引擎推出的一款云原生数据仓库，ByteHouse基于ClickHouse技术路线优化和演进，已具备实时数据分析、海量数据离线分析能力，便捷的弹性扩缩容、极致分析性能以及丰富的企业级特性，在金融、游戏、泛互等领域加速企业数字化转型。为了进一步提升使用体验、降低运维成本，ByteHouse构建了高性能、功能全面的湖仓一体能力，支持对多种数据湖开放格式进行读写，并通过优化器和Schema动态感知增强性能，确保湖仓间数据高效流动。据火山引擎ByteHouse产品负责人李群介绍：“ByteHouse湖仓一体能力具备快、通、全三大特点，在保障湖仓数据联邦的分析高性能的同时，实现湖仓双向读写，精简了整体架构，还基于Multi-Catalog进行多源数据管理，提供更丰富、更全面的一体化能力。” 首先，ByteHouse湖仓一体关键能力之一在于“快”。在当今复杂的商业环境下，企业每天需要面临大量决策，而高效的数据反馈可以提升企业决策效率和准确度。从Native Reader、IO 优化、多级Cache、物化视图、优化器五个方面，ByteHouse针对性能进行了大量优化。例如，在并发支持和复杂模型处理上，ByteHouse则通过自研优化器等手段优化了ClickHouse的不足，在经典的星星、雪花负载模型下已得到验证。从数据效果上看，ByteHouse在SSB Flat 100G 、TPC-DS 100G 测试中的表现，基本高于行业同类型产品。 image.png 其次是“通”。ByteHouse采用ZeroETL理念，实现了湖与仓之间的双向互通，支持读取和写入数据，简化数据架构。具体而言，ByteHouse湖-表格式在EMR上运行，支持对Hive、Hudi、Paimon、Iceberg等多种数据源的外表读操作。而湖-文件格式则支持在对象存储上进行CSV、JSON/JSONB、Parquet、ORC等多种格式的读写操作。此外，ByteHouse还提供了Spark、Flink等Connector，方便企业将ByteHouse与其他大数据处理框架进行集成，实现更加高效的数据处理和分析。最后是“全”。基于Multi Catalog多源数据管理能力，ByteHouse具备全域数据一张图的能力。例如，从治理角度，展示全域血缘、全域治理数据；从管控角度，展示全域多租户管理、全域权限管控数据；从合规角度，展示全域合规性建设数据等，助力企业从全局视角更好洞察和分析高价值数据，提升数据资产化能力。除了湖仓一体化，ByteHouse还从TP、AP一体化，仓、市一体化，AP、AI一体化方面，逐步实现 ZeroETL 轻量化数据架构。通过“四个一体化”策略，不仅让数仓更轻快，数据免开发，还能保障数据质量，实现智能运维。目前，ByteHouse“四个一体化”策略已经在抖音集团内部BI平台落地和验证，在报表查询、管理驾驶舱、指标平台等业务场景中，将性能至少提升2倍，成本降低33%。

梧桐数据库物化视图的创建及使用介绍

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