1. 导读
在OLAP的业务场景中，不仅要把数据存起来，还需要把数据处理好。在ClickHouse中，为了提高数据处理性能，使用物化视图（Materialized View）是有效的方法之一。本文主要探讨Materialized View（下文称 MV）的工作原理与最佳实践，并介绍了使用过程中容易踩坑的一些问题和解决方案。
2. Materialized View介绍
物化视图（Materialized View）可以看做是一种特殊的触发器，当数据被插入时，它将数据上执行SELECT查询的结果存储为到一个目标表中。
其设计初衷可以概括为：通过在数据插入时的预处理来加速查询。
CREATE MATERIALIZED VIEW mv TO destAS SELECT a, b, count() AS cnt FROM source GROUP BY a, b
其中source为MV的源表（source table），dest为MV的目标表（target table）。
在使用MV时，需要谨记以下三个原则：
- 只有源表插入（Insert）才会触发MV的更新。MV不感知对源表的truncate、 alter delete、alter update、 drop partition、 drop table、 rename等所有其他操作。 需要注意两种特殊场景：ReplicatedMergeTree在副本（replica）之间的数据同步（replication）不会触发MV更新，分布式表（Distributed）向其本地表（Local）转发会触发MV更新。
- MV不会对源表做查询，只会查询本次插入的数据块（insert block）。有个例外是在创建MV时如果指定了populate会对源表执行一次查询并将结果初始化到MV中。
- MV支持任意引擎源表，包括Null引擎或者Kafka引擎这种没有保存数据能力的引擎。
3. 典型使用场景
3.1 用于数据预聚合(pre-aggregate)
这里主要使用SummingMergeTree或者AggregatingMergeTree作为MV的目标表引擎。MV中保存源表的数据的聚合结果，在对源表执行Insert时，触发对MV聚合数据的更新。MV中的数据量相比源表可以大幅下降，查询MV可以直接获取聚合结果，而不需要每次查询对源表的大量数据扫描。
比如下面的例子使用了SummingMergeTree表引擎为每个date/project汇总hits值。
-- 创建 SummingMergeTree 引擎的目标表 CREATE TABLE wikistat_top_projects ( `date` Date, `project` LowCardinality(String), `hits` UInt32 ) ENGINE = SummingMergeTree ORDER BY (date, project); -- 创建物化视图 CREATE MATERIALIZED VIEW wikistat_top_projects_mv TO wikistat_top_projects AS SELECT date(time) AS date, project, sum(hits) AS hits FROM wikistat GROUP BY date, project;
3.2 数据冗余以支持不同维度的数据查询
Clickhouse MergeTree引擎的查询效率受表的主键（primary key）和排序键（order by）的设计影响较大。我们可以通过MV来创建一张同步表，两张表具有不同的主键和排序键，可以满足不同的查询需求。
3.3 数据提取转换
比如有一个空表（Null table），有多个不同数据源的数据插入到这个空表中。空表有多个MV，它们执行不同的数据转换并将结果写入不同的目的地。
3.4 配合Kafka或者RabbitMQ引擎
Kafka引擎和RabbitMQ引擎自身没有数据持久化能力，与MV配合可以进行数据的持久化。
4. 常见问题
MV的逻辑比较简单，仅用一句话就可以概括：在数据插入源表时，将数据同步到目标表。
ClickHouse的CK几乎没有对使用做任何限制。 用户可以根据需要灵活的使用，并可以与其他的能力进行搭配，比如MV+Distributed Table, MV+ReplicatedMergeTree等。在实际应用中我们时常遭遇如下情形：尽管已成功构建了MV，且确信已将数据成功插入源表。然而，当我们在MV内执行查询时，结果却未能与预期相符，出现数据缺失或者数据重复。
4.1 数据聚合应该使用SummingMergeTree或者AggregatingMergeTree
考虑如下需求，使用MV对源表数据进行聚合，客户错误地使用非聚合引擎（MergeTree）作为MV的目标表。
错误范例：使用普通MergeTree引擎做聚合
CREATE TABLE source (a Int64, b Int64) ENGINE = MergeTree PARTITION BY (a) ORDER BY (a,b); -- 目标表错误的使用 MergeTree 引擎 CREATE TABLE dest (a Int64, b Int64, cnt Int64) ENGINE = MergeTree PARTITION BY (a) ORDER BY (a,b); -- 创建基于 dest 表创建物化视图 CREATE MATERIALIZED VIEW mv to dest AS SELECT a, b, count() as cnt FROM source GROUP BY a, b; -- 执行源表插入 insert into source(a,b) values(1, 1), (1,1), (1,2); insert into source(a,b) values(1, 1), (1,1), (1,2); -- MV 实际查询结果，不符合预期 SELECT a,b,count() FROM dest GROUP BY a, b; ┌─a─┬─b─┬─count()─┐ │ 1 │ 2 │ 2 │ │ 1 │ 1 │ 2 │ └───┴───┴─────────┘ -- 预期的正确结果 SELECT a, b, count() as cnt FROM source GROUP BY a, b ┌─a─┬─b─┬─sum─┐ │ 1 │ 2 │ 2 │ │ 1 │ 1 │ 4 │ └───┴───┴─────┘
正确范例1：使用SummingMergeTree
MV中涉及到聚合操作，应该使用SummingMergeTree或AggregatingMergeTree。
首先如果聚合操作为sum操作，可以使用SummingMergeTree。
CREATE TABLE source (a Int64, b Int64) ENGINE = MergeTree PARTITION BY (a) ORDER BY (a,b); -- 创建 SummingMergeTree 引擎目标表 -- 需要注意这里通过 ORDER BY(a,b ) 指定 a,b 作为SummingMergeTree的聚合键 CREATE TABLE dest_2 (a Int64, b Int64, sum UInt64) ENGINE = SummingMergeTree ORDER BY (a, b); -- 创建 MV CREATE MATERIALIZED VIEW mv_2 to dest_2 AS SELECT a, b, sum(a) as sum FROM source GROUP BY a, b; insert into source(a,b) values(1, 1), (1,1), (1,2); insert into source(a,b) values(1, 1), (1,1), (1,2); -- 为什么数据并没有根据a,b聚合? -- 这里是因为 SummingMergeTree 是在后台merge时异步进行聚合的 select * from mv_2; ┌─a─┬─b─┬─sum─┐ │ 1 │ 1 │ 2 │ │ 1 │ 2 │ 1 │ │ 1 │ 1 │ 2 │ │ 1 │ 2 │ 1 │ └───┴───┴─────┘ -- 因此查询 SummingMergeTree 时，需要添加 group by select a,b,sum(a) as sum from mv_2 group by a; ┌─a─┬─b─┬───sum──┐ │ 1 │ 1 │ 2 │ │ 1 │ 2 │ 4 │ └───┴───┴────────┘ -- 或者手动执行 optimize table，手动触发 SummingMergeTree 的聚合 optimize table dest_2 final; -- optimize 之后不需要 group by select * from mv_2; ┌─a─┬─b─┬─sum─┐ │ 1 │ 1 │ 4 │ │ 1 │ 2 │ 2 │ └───┴───┴─────┘
正确范例2：使用AggregatingMergeTree引擎
如果包含有其他聚合操作，需选择AggregatingMergeTree，下面给出AggregatingMergeTree的实现。
CREATE TABLE source (a Int64, b Int64) ENGINE = MergeTree PARTITION BY (a) ORDER BY (a,b); -- 创建 AggregatingMergeTree 引擎目标表 CREATE TABLE dest_3( a Int64, b Int64, cnt AggregateFunction(count, Int64)) ENGINE = AggregatingMergeTree order by (a, b); -- 创建 MV CREATE MATERIALIZED VIEW mv_3 TO dest_3 AS SELECT a, b, countState(a) AS cnt FROM source GROUP BY a, b insert into source(a,b) values(1, 1), (1,1), (1,2); insert into source(a,b) values(1, 1), (1,1), (1,2); -- 使用 Merge 进行查询 select a,b,countMerge(cnt) from mv_3 group by a,b; ┌─a─┬─b─┬─countMerge(cnt)─┐ │ 1 │ 2 │ 2 │ │ 1 │ 1 │ 4 │ └───┴───┴─────────────────┘
4.2 聚合引擎需要注意排序键（ORDER BY）与SQL中聚合键（GROUP BY）保持一致
使用SummingMergeTree时，需要注意其排序键(ORDER BY)和 GROUP BY 聚合字段保持一致。
4.3 始终谨记MV同步只会查询Insert Block，不会查询原表
如下面的MV定义中，每次插入只会对插入的数据执行SELECT查询，而不是查询source整张表。
4.4 MV的字段名需要与查询结果字段完全一致
4.5 MV和ReplicationMergeTree结合
使用过程中需要注意：
- ReplicatedMergeTree在副本(replica)之间的数据同步(replication)不会触发MV更新。
- MV在源表向目标表的数据同步，会传导到ReplicatedMergeTree进行副本间同步。
如果需要在replica之间保障MV的数据一致，需要将MV的目标表定义为 ReplicatedMergeTree。
如下图，数据同步的过程如下：
- 在 Node1 中执行插入，数据写入本副本的Table；
- Insert 操作同步进行本副本内 MV 的同步；
- ReplicatedMergeTree 会将数据同步到 Node2 的 Table 中；
- Node1 的 MV 目标表为ReplicatedMergeTree引擎，会触发同步数据到 Node2 的 MV 目标表。
数据重复问题
MV 和 ReplicatedMergeTree 有一个场景会导致数据重复。
如果对 ReplicatedMergeTree 执行 Populate 操作时，会触发数据重复。
关于该问题细节可以参考 ：链接
4.6 MV和JOIN
需注意一点： 只有驱动表的INSERT操作才会触发MV更新，被驱动表不会。
如果希望驱动表和被驱动表插入时都会触发MV的更新，需要创建两个MV。实例如下：
CREATE MATERIALIZED VIEW mv1 TO dest SELECT ... FROM source left join some_dimension on (...) CREATE MATERIALIZED VIEW mv2 TO dest SELECT ... FROM some_dimension right join source on (...)
4.7 MV和Distributed Table
可以分成四种情况分别讨论：
方案①种较为常见，用于单shard场景。该方案最简单、效率最高、且不会出现数据不同步问题。
方案②和③用于多shard场景，数据基于sharding key规则分布于不同的shard中。
其中方案②如果数据实际执行写入到Local表中，则会导致MV中的数据不同步。
5. 了解更多
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作者：思勉、宙游