一步一個腳印，一天一道面試題。

物化視圖概念

物化視圖，顧名思義，是將一個查詢的結果預先計算并存儲為物理表的形式。這意味著，原本需要在運行時動態執行的復雜查詢，現在變成了直接從已經計算好的結果表中讀取數據，極大地提升了查詢速度。它是一種典型的“空間換時間”的策略，犧牲一定的存儲空間來換取查詢性能的顯著提升。

優點

• 自動維護：Doris自動維護物化視圖的數據，無論基礎表有新的數據導入還是刪除操作，都能確保物化視圖與基礎表的數據保持一致，無需人工干預。（方便，減少人工）
• 查詢優化：查詢時，Doris能夠自動匹配最優的物化視圖，并直接從該視圖中讀取數據，從而跳過不必要的計算步驟，加快查詢速度。
• 資源優化：通過物化視圖，可以將計算密集型的操作在數據加載時完成，減少了計算資源消耗。

建議使用場景

• 存儲占用小：這不是必須的，但由于物化視圖是需要占用存儲空間的，是“空間換時間”的典型，所以盡量使用較少的列（少于10列）。
• 復雜查詢加速：對于包含多表JOIN或復雜聚合函數的查詢，通過預計算結果，物化視圖可以提供即時的查詢反饋。

物化視圖舉例

假設有一個大型電商公司的數據庫中包含一張名為orders的表，記錄了所有訂單信息，包括order_id（訂單ID）、user_id（用戶ID）、product_id（商品ID）、order_date（訂單日期）等字段。公司經常需要統計按天的用戶購買次數（用戶活躍度UV）和商品瀏覽次數（頁面訪問量PV）。

為了加速這類固定維度的聚合查詢，可以創建一個物化視圖。例如，創建一個物化視圖daily_uv_pv，預先計算每天每個用戶的購買次數和每個商品的瀏覽次數：

CREATE MATERIALIZED VIEW daily_uv_pv
AS
SELECT user_id, product_id, DATE(order_date) AS order_day,COUNT(DISTINCT order_id) AS user_activity_count, -- UV計數COUNT(order_id) AS product_view_count       -- PV計數
FROM orders
GROUP BY user_id, product_id, DATE(order_date);

這樣，當業務方需要查詢特定日期的用戶活躍度或商品瀏覽量時，可以直接從daily_uv_pv物化視圖中快速獲取結果，而不需要每次查詢時都去掃描和匯總龐大的原始訂單表，大大提高了查詢效率。同時，Doris系統會自動管理物化視圖的數據同步，確保數據的時效性和準確性。

我是近未來，祝你變得更強！