ClickHouse学习笔记（六）：ClickHouse物化视图使用

文章目录

1、ClickHouse 物化视图
2、物化视图 vs 普通视图
3、物化视图的优缺点
4、物化视图的用法
- 4.1、基本语法
- 4.2、准备表结构
- 4.3、准备数据
- 4.4、查询结果

1、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。用户使用物化视图时跟普通的表没有太大区别，其实它就是一张逻辑表，也像是一张时刻在预计算的表，创建的过程它是用了一个特殊引擎，加上后来 as select，就是 create 一个 table as select 的写法。

2、物化视图 vs 普通视图

普通视图：普通视图不保存数据，保存的仅是查询语句，查询的时候还是从原表读取数据，可以将普通视图理解为是个子查询。
物化视图：物化视图是把查询的结果根据相应的引擎存入到了磁盘或内存中，对数据重新进行了组织，你可以理解物化视图是完全的一张新表。

3、物化视图的优缺点

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
- 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、去核这样的分析，在物化视图里面是不太好用的；
- 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；
- 使用场景受限，并不适用于所有的场景；

4、物化视图的用法

4.1、基本语法

CREATE [MATERIALIZED] VIEW [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [TO[db.]name]
[ENGINE = engine] [POPULATE] AS SELECT ...

使用create 创建一个物化视图，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；

4.2、准备表结构

创建 pm 性能数据表

性能表以 start_time 和 ne_name 为组合主键，day_id 为分区，ReplacingMergeTree 为合并引擎

CREATE TABLE default.test_01_pm
(
`insert_time` DateTime COMMENT '插入时间',
`start_time` String COMMENT '数据时间',
`ne_name` String COMMENT '网元名称',
`pm_01` String COMMENT 'pm_01',
`pm_02` String COMMENT 'pm_02',
`day_id` String COMMENT '天分区'
)
ENGINE = ReplacingMergeTree()
PARTITION BY (day_id)
PRIMARY KEY (start_time,ne_name)
ORDER BY (start_time,ne_name)

创建 cm 配置数据表
同上，但是 cm 配置数据主键是 ne_name

CREATE TABLE default.test_01_cm
(
`insert_time` DateTime COMMENT '插入时间',
`ne_name` String COMMENT '网元名称',
`cm_01` String COMMENT 'cm_01',
`cm_02` String COMMENT 'cm_02',
`day_id` String COMMENT '天分区'
)
ENGINE = ReplacingMergeTree()
PARTITION BY (day_id)
PRIMARY KEY ne_name
ORDER BY ne_name;

4.3、准备数据

pm 性能数据

-- pm 性能数据
INSERT INTO table default.test_01_pm values(now(),'20240117080000','NE_01','100','200','2024-01-17');
INSERT INTO table default.test_01_pm values(now(),'20240117080000','NE_02','100','200','2024-01-17');
INSERT INTO table default.test_01_pm values(now(),'20240117080000','NE_03','100','200','2024-01-17');
INSERT INTO table default.test_01_pm values(now(),'20240117080000','NE_04','100','200','2024-01-17');
-- 模拟重复数据
INSERT INTO table default.test_01_pm values(now(),'20240117080000','NE_01','200','300','2024-01-17');
INSERT INTO table default.test_01_pm values(now(),'20240117080000','NE_01','500','600','2024-01-17');

cm 配置数据

-- cm 配置数据
INSERT INTO table default.test_01_cm values(now(),'NE_01','10','20','2024-01-17');
INSERT INTO table default.test_01_cm values(now(),'NE_02','10','20','2024-01-17');
INSERT INTO table default.test_01_cm values(now(),'NE_03','10','20','2024-01-17');
INSERT INTO table default.test_01_cm values(now(),'NE_04','10','20','2024-01-17');

4.4、查询结果

pm 数据查询
```
select * from default.test_01_pm
```
cm 数据查询
```
select * from default.test_01_cm
```

创建物化视图将两个表关联起来
通过 ne_name 将 cm 配置表中的数据关联到 pm性能表中，达到扩充表字段目的。（特别注意：不建议添加 populate 关键字，原因在最下面）

create materialized view test_mv 
engine ReplacingMergeTree()
partition by (day_id)
primary key(start_time,ne_name)
order by (start_time,ne_name)populate
as
selecta.insert_time,a.start_time,a.ne_name,a.pm_01,a.pm_02,b.cm_01,b.cm_02,a.day_id
from`default`.test_01_pm a
left join test_01_cm b on a.ne_name = b.ne_name

物化视图数据查询

select * from default.test_mv

注意：
1、populate 参数不建议添加，这个参数会导致历史数据的计算，如果不添加此参数则物化视图创建之后，只对新增数据进行物化视图的计算。
2、不使用 populate 又想刷新历史数据，可以使用 insert into Table2(field1,field2,field3,...) select value1,value2,... from Table1 方式进行数据刷入。以下举例说明：

-- 将 2024年以来的数据重新刷入到物化视图中，物化视图使用了 ReplacingMergeTree 引擎可以根据主键合并，将最新的结果数据更新进去
insert into default.test_mv
selecta.insert_time,a.start_time,a.ne_name,a.pm_01,a.pm_02,b.cm_01,b.cm_02,a.day_id
from`default`.test_01_pm a
left join test_01_cm b on a.ne_name = b.ne_name
where a.start_time >= '202401010000'