兼顾高性能与低成本，浅析 Apache Doris 异步物化视图原理及典型场景

在现代化的数据分析场景中，数据量以指数级速度快速膨胀，分析维度在不断扩展，查询逻辑的复杂度也在日益增加。从性能角度考虑，在承担高并发查询的压力下，秒级别甚至更快的响应速度已成为基本需求。同时，面对有限的计算资源，成本及性能如何平衡，严格的资源管控也显得尤为重要。

物化视图作为一种有效的解决方案，兼顾了视图的灵活性和物理表的高性能。它可以预先计算并存储查询结果集，从而在查询请求到达时直接从物化视图中获取结果，而无需重新执行查询语句。这种机制有效提升了查询性能，降低了重复执行查询的开销，成为企业加速数据处理、精细控制成本关键策略之一。

Apache Doris 物化视图进行了支持。早期版本中，Doris 支持同步物化视图；从 2.1 版本开始，正式引入异步物化视图，并在 3.0 版本中完善了这一功能。 正文开始之前，我们先了解同步和异步物化视图的区别：

用户在使用 Apach Doris 过程中，可以根据场景需求选择适合的物化视图。同步物化视图更适合对查询延迟敏感的场景，而异步物化视图则更适合以批量方式进行分析的场景。具体来说：

同步物化视图：当基础表更新时，物化视图会实时同步更新，保证查询结果的即时准确性，适用于数据更新较少、对查询响应要求较高的场景。
异步物化视图：当基础表更新时，物化视图通过定期更新保持数据最终一致，可减少频繁更新带来的性能影响，适用于更新不频繁、批量更新或对实时性要求不高的分析场景。

通过前文，我们已基本了解同步及异步物化视图的区别及适配场景。本文将重点介绍 Doris 异步物化视图的特性及应用。

同步物化视图的使用可参考官网文档

异步物化视图原理浅析

01 支持全量和分区增量刷新

不同于同步物化视图的实时增量刷新机制，异步物化视图支持全量刷新和分区增量刷新两种机制，以保证数据的最终一致性：

全量刷新：计算并刷新物化视图定义 SQL 的所有数据。适合在数据量较小或数据架构发生变化时使用，在对实时性要求不高的场景下可进行定期刷新。
分区增量刷新：当物化视图的基表分区数据发生变化时，可以识别并仅刷新变化的分区，无需刷新整个物化视图，相比全量/实时刷新显著减少了计算和存储开销。刷新时会先计算要需要刷新的分区列表，然后拆分成多个 Insert Overwrite 语句顺序执行，可指定每次 Insert Overwrite 刷新的分区数量。该方式适用于大数据量场景，尤其是分区表频繁变化且对实时性要求较高的场景。

参考文档

02 支持资源管控与可观测性

物化视图的构建及刷新是一个计算密集型的过程，因此，对该过程进行资源管控和监测至关重要。这可以效避免资源竞争，从而提升查询速度、优化系统性能及稳定性。

在资源管控上， Apache Doris 支持通过workload_group进行资源管理。通过配置workload_group以限制物化视图构建或刷新能够使用的最大系统资源。比如，在创建物化视图时，支持设置workload_group属性，以确保物化视图构建仅使用对应的系统资源，不会影响正常的查询操作。

在可观测性上， Doris 不仅支持查看物化视图元数据信息，也支持查看物化视图刷新任务的 Job 配置详情、物化视图刷新进度以及对应workload_group资源消耗情况，帮助用户更好的理解和管理物化视图。

当物化视图进行刷新时，系统会根据 Job 配置自动启动一个任务 Task 实例。可执行下方命令，实时查看和监控这一任务的状态。

SQL 复制代码

select * from tasks("type"="mv") where MvName = 'mv_name' order by CreateTime desc;

参考文档：

TASKS

MV_INFOS

Doris 支持通过 Workload 系统表对集群工作负载进行分析，详情见工作负载分析

03 支持全面的透明改写能力

透明改写指在处理查询时，可自动对用户的 SQL 进行优化及改写，提高查询性能及执行效率，降低计算成本。改写通常对用户不可见，无需干预改写过程。

Doris 异步物化视图采用基于 SPJG（SELECT-PROJECT-JOIN-GROUP-BY）模式的透明改写算法。该算法能够分析 SQL 的结构信息，自动寻找合适的物化视图进行透明改写，并选择最优的物化视图来响应查询 SQL。

Doris 提供了丰富且全面的透明改写能力：

支持 Join 类型的改写，并支持 Join 衍生改写。当查询和物化视图的 Join 的类型不一致时，可以通过在 Join 外部添加补偿 where 条件来实现透明的改写。
支持聚合改写，包括多维聚合函数 GROUPING SETS、ROLLUP、CUBE 的改写，并支持查询包含聚合、物化不包含聚合的改写。
支持嵌套物化视图的改写，在复杂的查询加速场景下，可以借助嵌套物化视图进行极致加速。
支持分区补偿改写，当分区物化视图部分分区失效，可通过 Union All 基表补全数据。

目前，仅新优化器支持物化视图的透明改写。从 2.1.5 版本开始，透明改写默认开启，2.1.5 前的版本使用透明改写能力，需要手动开启如下开关。

SQL 复制代码

-- 开启透明改写，默认不开启，自2.1.5开始，默认开启
SET enable_materialized_view_rewrite = true;

透明改写能力详情见文档

异步物化视图典型使用场景

01 查询加速，提高并发，减少资源消耗

在 BI 报表场景或其他加速场景中，用户对于查询响应时间较为敏感，通常要求能够秒级别返回结果。而查询通常涉及多张表先进行 Join 计算、再聚合计算，该过程会消耗大量计算资源，并且有时难以保证时效性。对此，异步物化视图能够很好应对，它不仅支持直接查询，也支持透明改写，优化器会依据改写算法和代价模型，自动选择最优的物化视图来响应请求。

未使用物化视图的原始查询：

如下所示对每个月各地区和国家的订单数量和利润进行分析。由于涉及多表连接，该查询消耗了大量资源，并且查询延迟较高。

SQL 复制代码

SELECT 
    n_name,
    r_name,
    date_trunc(o.o_orderdate, 'month') as month,
    count(distinct o.o_orderkey) as order_count,
    sum(l.l_extendedprice * (1 - l.l_discount)) as revenue
FROM orders o
JOIN lineitem l ON o.o_orderkey = l.l_orderkey
JOIN customer c ON o.o_custkey = c.c_custkey
JOIN nation n ON c.c_nationkey = n.n_nationkey
JOIN region r ON n.n_regionkey = r.r_regionkey
GROUP BY n_name, r_name, month;

使用异步物化视图进行查询加速：

1）构建如下物化视图，对用户、月份、地区、国家进行初步聚合

SQL 复制代码

CREATE MATERIALIZED VIEW sales_agg_mv 
BUILD IMMEDIATE REFRESH AUTO ON MANUAL 
DISTRIBUTED BY RANDOM BUCKETS 12
PROPERTIES ('replication_num' = '1') 
AS
SELECT 
    n_name,
    r_name,
    date_trunc(o_orderdate, 'month') as month,
    bitmap_union(to_bitmap(o_orderkey)) as order_count,
    sum(l_extendedprice * (1 - l_discount)) as net_revenue,
    sum(l_quantity) as total_quantity
FROM orders o
JOIN lineitem l ON o.o_orderkey = l.l_orderkey
JOIN customer c ON o.o_custkey = c.c_custkey
JOIN nation n ON c.c_nationkey = n.n_nationkey
JOIN region r ON n.n_regionkey = r.r_regionkey
GROUP BY n_name, r_name, month;

2）通过透明改写，原始查询将被优化器自动改写为以下语句：

SQL 复制代码

SELECT 
    n_name,
    r_name,
    month,
    bitmap_union_count(order_count) as order_count,
    sum(net_revenue) as revenue
FROM sales_agg_mv
GROUP BY  
n_name, r_name, month;

由此可见，用户在不修改原 SQL 的情况下，Doris 会自动选择最优的物化视图来响应查询，这极大提高了查询性能，减少了资源消耗，并提升了并发处理能力。

为更直观展示加速效果，我们以 TPCH 数据的 Schema 为例，测试物化视图加速效果。

数据规模：总数据量是 100G
节点：FE 和 BE 为单节点
CPU : 至强 E5-2686V4，36C
内存：128G DDR3
硬盘：SSD 固态 2T

从性能对比结果可知，透明改写查询相比普通查询能够显著提升查询性能。在大多数查询场景中，透明改写查询响应时间较普通查询降低了 99%。

02 简化 ETL 流程，提升开发效率

数据分析工作往往需要对多表进行连接和聚合，这一过程通常涉及复杂且频繁重复的查询。这类查询可能引发查询延迟高或资源消耗大的问题。然而，如果采用异步物化视图构建数据分层模型，则可以很好避免该问题。

接下来，通过 TPC-H 数据集说明异步物化视图在数据建模中的应用，以分析每月各地区和国家的订单数量和利润为例：

原始查询（未使用物化视图）：

SQL 复制代码

SELECT 
    n_name,
    date_trunc(o.o_orderdate, 'month') as month,
    count(distinct o.o_orderkey) as order_count,
    sum(l.l_extendedprice * (1 - l.l_discount)) as revenue
FROM orders o
JOIN lineitem l ON o.o_orderkey = l.l_orderkey
JOIN customer c ON o.o_custkey = c.c_custkey
JOIN nation n ON c.c_nationkey = n.n_nationkey
JOIN region r ON n.n_regionkey = r.r_regionkey
GROUP BY n_name, month;

使用异步物化视图分层建模：

1）构建 DWD 层（明细数据），处理订单明细宽表

SQL 复制代码

CREATE MATERIALIZED VIEW dwd_order_detail 
BUILD IMMEDIATE REFRESH AUTO ON COMMIT 
DISTRIBUTED BY RANDOM BUCKETS 16
PROPERTIES ('replication_num' = '1') 
AS
select 
    o.o_orderkey,
    o.o_custkey,
    o.o_orderstatus,
    o.o_totalprice,
    o.o_orderdate,
    c.c_name,
    c.c_nationkey,
    n.n_name as nation_name,
    r.r_name as region_name,
    l.l_partkey,
    l.l_quantity,
    l.l_extendedprice,
    l.l_discount,
    l.l_tax
from orders o
join customer c on o.o_custkey = c.c_custkey
join nation n on c.c_nationkey = n.n_nationkey
join region r on n.n_regionkey = r.r_regionkey
join lineitem l on o.o_orderkey = l.l_orderkey;

2）构建 DWS 层（汇总数据），进行每日订单汇总

SQL 复制代码

CREATE MATERIALIZED VIEW dws_daily_sales 
BUILD IMMEDIATE REFRESH AUTO ON COMMIT 
DISTRIBUTED BY RANDOM BUCKETS 16
PROPERTIES ('replication_num' = '1') 
AS
select 
    date_trunc(o_orderdate, 'month') as month,
    nation_name,
    region_name,
    bitmap_union(to_bitmap(o_orderkey)) as order_count,
    sum(l_extendedprice * (1 - l_discount)) as net_revenue
from dwd_order_detail
group by 
    date_trunc(o_orderdate, 'month'),
    nation_name,
    region_name;

3）使用物化视图优化查询如下：

SQL 复制代码

SELECT 
    nation_name,
    month,
    bitmap_union_count(order_count),
    sum(net_revenue) as revenue
FROM dws_daily_sales
GROUP BY nation_name, month;

从上可知，异步物化视图运用在数据分层建模之后，查询语句变得更加简洁，响应耗时从几十秒缩短至秒级别：

在 DWD 和 DWS 层的构建中，物化视图通过自动化的数据调度和刷新机制，简化了传统 ETL 的复杂性，显著提升了整体数据开发效率；同时，它支持触发式调度，提供更高的建模时效性和数据可见性。此外，基于物化视图分层建模，可大幅简化复杂查询逻辑，减少因重复计算带来的额外开销，从而有效提升系统整体吞吐量。

03 结合湖仓一体，加速外表查询

在现代化的数据架构中，企业通常会采用湖仓一体设计，以平衡数据的存储成本与查询性能。在这种架构下，经常会遇到两个关键挑战：

查询性能受限：频繁查询数据湖中的数据时，可能会受到网络延迟和第三方服务的影响，从而导致查询延迟，进而影响用户体验。
数据分层建模的复杂性：在数据湖到实时数仓的数据流转和转换过程中，通常需要复杂的 ETL 流程，这增加了维护成本和开发难度

使用 Doris 异步物化视图，可以很好的应对上述挑战：

透明改写加速查询：将常用的数据湖查询结果物化到 Doris 内部存储，采用透明改写可有效提升查询性能。
简化分层建模：支持基于数据湖中的表创建物化视图，实现从数据湖到实时数仓的便捷转换，极大简化了数据建模流程。

如下，以 Hive 示例说明：

1）基于 Hive 创建 Catalog，使用 TPC-H 数据集

SQL 复制代码

CREATE CATALOG hive_catalog PROPERTIES (
    'type'='hms',
    -- hive meta store 地址
    'hive.metastore.uris' = 'thrift://172.21.0.1:7004'
);

2）基于 Hive Catalog 创建物化视图

SQL 复制代码

-- 物化视图只能在 internal 的 catalog 上创建, 切换到内部 catalog
switch internal;
create database hive_mv_db;
use hive_mv_db;

CREATE MATERIALIZED VIEW external_hive_mv
        BUILD IMMEDIATE REFRESH AUTO ON MANUAL
        DISTRIBUTED BY RANDOM BUCKETS 12
        PROPERTIES ('replication_num' = '1')
AS
SELECT
  n_name,
  o_orderdate,
  sum(l_extendedprice * (1 - l_discount)) AS revenue
FROM
  customer,
  orders,
  lineitem,
  supplier,
  nation,
  region
WHERE
  c_custkey = o_custkey
  AND l_orderkey = o_orderkey
  AND l_suppkey = s_suppkey
  AND c_nationkey = s_nationkey
  AND s_nationkey = n_nationkey
  AND n_regionkey = r_regionkey
  AND r_name = 'ASIA'
GROUP BY
n_name,
o_orderdate;

3）运行如下的查询，通过透明改写自动使用物化视图加速查询。

SQL 复制代码

SELECT
  n_name,
  sum(l_extendedprice * (1 - l_discount)) AS revenue
FROM
  customer,
  orders,
  lineitem,
  supplier,
  nation,
  region
WHERE
  c_custkey = o_custkey
  AND l_orderkey = o_orderkey
  AND l_suppkey = s_suppkey
  AND c_nationkey = s_nationkey
  AND s_nationkey = n_nationkey
  AND n_regionkey = r_regionkey
  AND r_name = 'ASIA'
  AND o_orderdate >= DATE '1994-01-01'
  AND o_orderdate < DATE '1994-01-01' + INTERVAL '1' YEAR
GROUP BY
n_name
ORDER BY
revenue DESC;

使用注意 ：Doris 暂无法感知除 Hive 外的其他外表数据变更。当外表数据不一致时，使用物化视图可能出现数据不一致的情况。以下开关表示：参与透明改写的物化视图是否允许包含外表，默认false。如接受数据不一致或者通过定时刷新来保证外表数据一致性，可以将此开关设置成true。

SQL 复制代码

-- 设置包含外表的物化视图是否可用于透明改写，默认不允许，如果可以接受数据不一致或者可以自行保证数据一致，
-- 可以开启
SET materialized_view_rewrite_enable_contain_external_table = true;

下表为使用异步物化视图前后的性能差异，使用透明改写之后，查询速度较之前提升约 93 倍。

04 提升写入效率，减少资源竞争

1. 灵活刷新策略，避免资源竞争

在高吞吐的数据写入的场景中，系统性能的稳定性与数据处理的高效性同样重要。通过异步物化视图灵活的刷新策略，用户可以根据具体场景选择合适的刷新方式，从而降低写入压力，避免资源争抢。

使用同步物化视图时，由于刷新策略的限制，通常只能进行高频的实时更新。虽然能够保障时效性，但面对高频、大规模的导入操作时，极易出现系统资源持续占用，影响数据处理性能。

相比之下，异步物化视图提供了手动触发、触发式、周期性触发三种灵活的刷新策略。用户可以根据场景需求差异，选择合适的刷新策略。当基表数据变更时，不会立即触发物化视图刷新，延迟刷新有利于降低资源压力，有效避免写入资源争抢。

如下所示，选择的刷新方式为定时刷新，每 2 小时刷新一次。当orders 和 lineitem 导入数据时，不会立即触发物化视图刷新。

SQL 复制代码

CREATE MATERIALIZED VIEW common_schedule_join_mv
BUILD IMMEDIATE REFRESH AUTO ON SCHEDULE EVERY 2 HOUR
DISTRIBUTED BY RANDOM BUCKETS 16
PROPERTIES  ('replication_num' = '1')
AS 
SELECT 
  l_linestatus, 
  l_extendedprice * (1 - l_discount),
  o_orderdate, 
  o_shippriority 
FROM 
  orders 
  LEFT JOIN lineitem ON l_orderkey = o_orderkey;

2. 透明改写导入 SQL，提升导入效率

透明改写能够对查询 SQL 的改写，实现了查询加速，同时也能对导入 SQL 进行改写，从而提升导入效率。

从 2.1.6 版本开始，当物化视图和基表数据强一致时，可对 DML 操作如 Insert Into 或者 Insert Overwrite 进行透明改写，这对于数据导入场景的性能提升有显著效果。

A. 创建 Insert Into 数据的目标表

SQL 复制代码

CREATE TABLE IF NOT EXISTS target_table  (
  orderdate      DATE NOT NULL,
  shippriority   INTEGER NOT NULL,
  linestatus     CHAR(1) NOT NULL,
  sale           DECIMALV3(15,2) NOT NULL
)
DUPLICATE KEY(orderdate, shippriority)
DISTRIBUTED BY HASH(shippriority) BUCKETS 3
PROPERTIES (
  "replication_num" = "1"
);

B. common_schedule_join_mv:

SQL 复制代码

CREATE MATERIALIZED VIEW common_schedule_join_mv
BUILD IMMEDIATE REFRESH AUTO ON SCHEDULE EVERY 2 HOUR
DISTRIBUTED BY RANDOM BUCKETS 16
PROPERTIES  ('replication_num' = '1')
AS 
SELECT 
  l_linestatus, 
  l_extendedprice * (1 - l_discount),
  o_orderdate, 
  o_shippriority 
FROM 
  orders 
  LEFT JOIN lineitem ON l_orderkey = o_orderkey;

未经改写的导入语句如下：

SQL 复制代码

INSERT INTO target_table 
SELECT 
  o_orderdate, 
  o_shippriority,
  l_linestatus, 
  l_extendedprice * (1 - l_discount)
FROM 
  orders 
  LEFT JOIN lineitem ON l_orderkey = o_orderkey;

经过透明改写后，语句如下：

SQL 复制代码

INSERT INTO target_table 
SELECT *
FROM common_schedule_join_mv;

需要注意的是：如果 DML 操作的是无法感知数据变更的外表，透明改写可能导致基表最新数据无法实时导入目标表。如果用户可以接受数据不一致或能够自行保证数据一致性，可以打开如下开关

SQL 复制代码

-- DML 时，当物化视图存在无法实时感知数据的外表时，是否开启基于结构信息的物化视图透明改写，默认关闭
SET enable_dml_materialized_view_rewrite_when_base_table_unawareness = true;

最佳使用实践

01 高效复用物化视图，平衡查询与构建成本

查询加速需权衡物化视图的构建成本与查询性能。物化视图越通用，透明改写后的性能提升效果越低；而越符合需求的定制化物化视图，性能提升效果越好，但定制化物化视图很难被复用。这有违于高性能、低成本的基本原则。

那么，如何复用物化视图，能够更好的平衡查询与构建成本？为便于大家提高工作效率，我们整理了一些构建物化视图的基本原则：

Join：提取查询中使用的公共表连接模式构建物化视图，以节省连接计算。
Aggregate：尽量使用低基数字段作为维度，确保聚合后的数据量小于原查询。
Filter：若查询中频繁对同一字段进行过滤，可在物化视图中添加相应的 Filter。
Calculate Expressions ：对于性能消耗较大的表达式（如复杂的 CASE WHEN 和字符串处理函数），可在物化视图中定义这些表达式。
固定查询：如果查询语句固定且对性能要求极高，可以直接使用原查询语句构建物化视图。

举例说明，以如下查询为例，我们分别创建不同的物化视图：

SQL 复制代码

SELECT 
  l_linestatus, 
  sum(
    l_extendedprice * (1 - l_discount)
  ) AS revenue, 
  o_orderdate, 
  o_shippriority 
FROM 
  orders 
  LEFT JOIN lineitem ON l_orderkey = o_orderkey 
WHERE 
  o_orderdate <= DATE '1997-05-01' 
  AND o_orderdate >= DATE '1996-05-15' 
GROUP BY 
  l_linestatus, 
  o_orderdate, 
  o_shippriority;

common_join_mv:

SQL 复制代码

CREATE MATERIALIZED VIEW common_join_mv
BUILD IMMEDIATE REFRESH AUTO ON MANUAL
DISTRIBUTED BY RANDOM BUCKETS 2
PROPERTIES  ('replication_num' = '1')
AS 
SELECT 
  l_linestatus, 
  l_extendedprice * (1 - l_discount),
  o_orderdate, 
  o_shippriority 
FROM 
  orders 
  LEFT JOIN lineitem ON l_orderkey = o_orderkey;

target_agg_mv:

SQL 复制代码

CREATE MATERIALIZED VIEW target_agg_mv
BUILD IMMEDIATE REFRESH AUTO ON MANUAL
DISTRIBUTED BY RANDOM BUCKETS 2
PROPERTIES  ('replication_num' = '1')
AS 
SELECT 
  l_linestatus, 
  sum(
    l_extendedprice * (1 - l_discount)
  ) AS revenue, 
  o_orderdate, 
  o_shippriority 
FROM 
  orders 
  LEFT JOIN lineitem ON l_orderkey = o_orderkey 
GROUP BY 
  l_linestatus, 
  o_orderdate, 
  o_shippriority;

以上两个物化视图均可进行透明改写。从通用性来看，common_join_mv 更具优势，适用于更广泛的透明改写场景。然而，在透明改写后的性能表现上，target_agg_mv 则表现更佳，原因是其能够提前对部分数据进行聚合。

因此，在性能要求较高的场景中，建议构建定制的物化视图；而在性能要求不那么严格的情况下，可以选择构建更通用的物化视图。

02 支持分区物化视图，节省刷新资源

从前文介绍可知，异步物化视图提供了全量和分区增量的刷新策略。因此，当物化视图基表的分区数据发生变化时，使用分区增量刷新可自动识别出物化视图对应变化的分区，并仅刷新这些分区，从而实现分区增量刷新，而无需刷新整个物化视图，节省刷新资源。

当满足以下条件时，可以创建分区物化视图：

物化视图的基表数据量较大，并且基表为分区表
除分区表外，物化视图使用的其他表不经常发生变化
物化视图的定义 SQL 和分区字段符合分区推导的要求，即满足分区增量更新的条件。详细要求可参考：CREATE-ASYNC-MATERIALIZED-VIEW
物化视图的分区数不超过 1000

以下方示例：

SQL 复制代码

  CREATE TABLE IF NOT EXISTS lineitem (
    l_orderkey INTEGER NOT NULL, 
    l_partkey INTEGER NOT NULL, 
    l_suppkey INTEGER NOT NULL, 
    l_linenumber INTEGER NOT NULL, 
    l_ordertime DATETIME NOT NULL, 
    l_quantity DECIMALV3(15, 2) NOT NULL, 
    l_extendedprice DECIMALV3(15, 2) NOT NULL, 
    l_discount DECIMALV3(15, 2) NOT NULL, 
    l_tax DECIMALV3(15, 2) NOT NULL, 
    l_returnflag CHAR(1) NOT NULL, 
    l_linestatus CHAR(1) NOT NULL, 
    l_shipdate DATE NOT NULL, 
    l_commitdate DATE NOT NULL, 
    l_receiptdate DATE NOT NULL, 
    l_shipinstruct CHAR(25) NOT NULL, 
    l_shipmode CHAR(10) NOT NULL, 
    l_comment VARCHAR(44) NOT NULL
  ) DUPLICATE KEY(
    l_orderkey, l_partkey, l_suppkey, 
    l_linenumber
  ) PARTITION BY RANGE(l_ordertime) (
    FROM 
      ('2024-05-01') TO ('2024-06-30') INTERVAL 1 DAY
  ) DISTRIBUTED BY HASH(l_orderkey) BUCKETS 3 PROPERTIES ("replication_num" = "1"); 
  
    insert into lineitem values      
     (1, 2, 3, 4, '2024-05-01 01:45:05', 5.5, 6.5, 0.1, 8.5, 'o', 'k', '2024-05-01', '2024-05-01', '2024-05-01', 'a', 'b', 'yyyyyyyyy'),    
     (1, 2, 3, 4, '2024-05-15 02:35:05', 5.5, 6.5, 0.15, 8.5, 'o', 'k', '2024-05-15', '2024-05-15', '2024-05-15', 'a', 'b', 'yyyyyyyyy'),     
     (2, 2, 3, 5, '2024-05-25 08:30:06', 5.5, 6.5, 0.2, 8.5, 'o', 'k', '2024-05-25', '2024-05-25', '2024-05-25', 'a', 'b', 'yyyyyyyyy'),     
     (3, 4, 3, 6, '2024-06-02 09:25:07', 5.5, 6.5, 0.3, 8.5, 'o', 'k', '2024-06-02', '2024-06-02', '2024-06-02', 'a', 'b', 'yyyyyyyyy'),     
     (4, 4, 3, 7, '2024-06-15 13:20:09', 5.5, 6.5, 0, 8.5, 'o', 'k', '2024-06-15', '2024-06-15', '2024-06-15', 'a', 'b', 'yyyyyyyyy'),     
     (5, 5, 6, 8, '2024-06-25 15:15:36', 5.5, 6.5, 0.12, 8.5, 'o', 'k', '2024-06-25', '2024-06-25', '2024-06-25', 'a', 'b', 'yyyyyyyyy'),     
     (5, 5, 6, 9, '2024-06-29 21:10:52', 5.5, 6.5, 0.1, 8.5, 'o', 'k', '2024-06-30', '2024-06-30', '2024-06-30', 'a', 'b', 'yyyyyyyyy'),     
     (5, 6, 5, 10, '2024-06-03 22:05:50', 7.5, 8.5, 0.1, 10.5, 'k', 'o', '2024-06-03', '2024-06-03', '2024-06-03', 'c', 'd', 'xxxxxxxxx');     
  
   CREATE TABLE IF NOT EXISTS partsupp (
    ps_partkey INTEGER NOT NULL, 
    ps_suppkey INTEGER NOT NULL, 
    ps_availqty INTEGER NOT NULL, 
    ps_supplycost DECIMALV3(15, 2) NOT NULL, 
    ps_comment VARCHAR(199) NOT NULL
  ) DUPLICATE KEY(ps_partkey, ps_suppkey) DISTRIBUTED BY HASH(ps_partkey) BUCKETS 3 PROPERTIES ("replication_num" = "1"); 
  
  
      insert into partsupp values     
      (2, 3, 9, 10.01, 'supply1'),     
      (4, 3, 9, 10.01, 'supply2'),     
      (5, 6, 9, 10.01, 'supply3'),     
      (6, 5, 10, 11.01, 'supply4');

orders 表的 o_ordertime 字段为分区字段，类型为 DATETIME，按照天进行分区。以下查询基于"天"粒度进行，查询粒度较粗。

SQL 复制代码

SELECT 
  l_linestatus, 
  sum(
    l_extendedprice * (1 - l_discount)
  ) AS revenue, 
  ps_partkey 
FROM 
  lineitem 
  LEFT JOIN partsupp ON l_partkey = ps_partkey 
  and l_suppkey = ps_suppkey 
WHERE 
  date_trunc(l_ordertime, 'day') <= DATE '2024-05-25' 
  AND date_trunc(l_ordertime, 'day') >= DATE '2024-05-05' 
GROUP BY 
  l_linestatus, 
  ps_partkey;

为避免物化视图每次刷新时分区数量过多而消耗过多资源，物化视图的分区粒度可以与基表 orders 一致，按"天"进行分区。物化视图的定义如下，以上查询可以通过透明改写命中此物化视图。

SQL 复制代码

CREATE MATERIALIZED VIEW rollup_partition_mv 
BUILD IMMEDIATE REFRESH AUTO ON MANUAL 
partition by(order_date) 
DISTRIBUTED BY RANDOM BUCKETS 2 
PROPERTIES ('replication_num' = '1') 
AS 
SELECT 
  l_linestatus, 
  sum(
    l_extendedprice * (1 - l_discount)
  ) AS revenue, 
  ps_partkey, 
  date_trunc(l_ordertime, 'day') as order_date 
FROM 
  lineitem 
  LEFT JOIN partsupp ON l_partkey = ps_partkey 
  and l_suppkey = ps_suppkey 
GROUP BY 
  l_linestatus, 
  ps_partkey, 
  date_trunc(l_ordertime, 'day');

注意：如果用户修改的数据涉及多个分区，物化视图的刷新将会影响到多个分区，这可能导致刷新性能下降，类似于全量刷新的效果。

结束语

以上就是对 Apache Doris 异步物化视图的详细介绍。其功能强大，支持全量及分区增量刷新机制，具备资源管控与可观测性，透明改写能力更加全面。在查询加速、数据建模、高吞吐写入、湖仓一体等典型场景中，使用异步物化视图均有显著的性能及资源利用率提升。

未来，我们将不断完善物化视图的构建，提升透明改写的稳定性与准确性，实施精细化的资源控制，并增强构建和刷新的监控手段。同时，计划扩展透明改写的功能，逐步支持物化视图的智能管理，降低用户使用物化视图的成本，为用户提供更优质的使用体验。