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技术主题
技术原理
物化视图（Materialized View）是一种预先计算并缓存结果的视图，存储在磁盘上自动更新，空间换时间的思路。物化视图是一种优化技术，本质上就是为了加速查询操作，降低系统负载，提高查询性能。
细讲一：流程
1、当创建一个物化视图的时候，clickhouse会计算该视图的结果，并将结果存储在磁盘上。当查询该视图时，clickhouse会直接从磁盘上的结果中获取数据，而不需要重新计算。
2、可以进行跨表创建物化视图，执行查询操作进行更新，例如insert、update、delete。当数据源发生更改时，物化视图会自动更新。
因为除了要更新数据，还需要更新视图，物化视图的缺点是会增加数据更新和维护的开销。
3、需要注意一下，数据在进行删除的时候，物化视图中的数据不会出发删除操作，除了insert会触发视图机制，其他任何操作（删除/修改数据）、甚至删除基表，视图数据不会变化
细讲二：创建物化视图
create materialized view git.commits_mv
engine SummingMergeTree
order by (dt, author)
as select
toDate(time) as dt, author, count() as n from git.commits group by dt, author order by dt asc;
SummingMergeTree 表引擎主要用于只关心聚合后的数据，而不关心明细数据的场景，它能够在合并分区的时候按照预先定义的条件聚合汇总数据，将同一分组下的多行数据汇总到一行，可以显著的 减少存储空间并加快数据查询的速度。
需要注意的是：在使用物化视图（SummingMergeTree 引擎）的时候，也需要按照聚合查询来写 sql，因为虽然 SummingMergeTree 会自己预聚合，但是并不是实时的，具体执行聚合的时机并 不可控。
select dt, author, sum(n) from git.commits_mv group by dt ,author order by dt desc;细讲三：物化视图的优缺点
特点：允许显式目标表（创建视图两种方式的一种to db.table）、累加式、写入触发器（预聚合触发器）、持久化（空间换时间）、join左表触发、源表数据的改变不会影响物化视图(如update, delete, drop partition)、空间换时间
优点：查询速度快，要是把物化视图这些规则全部写好，它比原数据查询快了很多，总的行数少了，因为都预计算好了。
缺点：它的本质是一个流式数据的使用场景，是累加式的技术，所以要用历史数据做去重、去更新这样的分析，在物化视图里面是不太好用的。在某些场景的使用也是有限的。（选择规划好使用场景）
而且如果一张表加了好多物化视图，在写这张表的时候，就会消耗很多机器的资源，比如数据带宽占满、存储一下子增加了很多。（消耗存储）
细讲四：基表新增、删除、修改（视图用SummingMergeTree）
只有新增、会触发物化视图机制。
—基础表 人员工资表
drop table IF EXISTS user;
create table IF NOT EXISTS user(id UInt8, org String, gh String,name String,salary Decimal(20,2))engine=ReplacingMergeTree() order by (id,name) primary key id ;
insert into user values(1,'gw','zs','张三',1),(2,'yl','ls','李四',1);
—统计同名数量
drop VIEW IF EXISTS user_mv;
CREATE MATERIALIZED VIEW IF NOT EXISTS user_mv
ENGINE = SummingMergeTree(salary)
ORDER BY (org) POPULATE
AS
SELECT org, sum(salary) salary FROM user GROUP BY org ;
insert into user values(1,'gw','zs','张三',1);
–删除表和数据均不不影响视图内容,视图不是实时的触发
细讲五：基表新增、删除、修改（视图用AggregatingMergeTree）
只有新增、会触发物化视图机制
–创建表 t_merge_base 表，使用MergeTree引擎
create table IF NOT EXISTS t_merge_base(id UInt8,name String,age UInt8,loc String,dept String,workdays UInt8,salary Decimal32(2))engine = MergeTree() order by (id,age) primary key id partition by loc;
create materialized view IF NOT EXISTS view_aggregating_mt engine = AggregatingMergeTree() order by id as select id,name,sumState(salary) as ss from t_merge_base group by id ,name ;
–#向表 t_merge_base 中插入数据
insert into t_merge_base values (1,'张三',18,'北京','大数据',24,10000), (2,'李四',19,'上海','java',22,8000),(3,'王五',20,'北京','java',26,12000);
– #继续向表 t_merge_base中插入排序键相同的数据
insert into t_merge_base values (1,‘张三三’,18,‘北京’,‘前端’,22,5000);
