在《极致性能背后的黑科技？这个世上没有"银弹"！（一）》中，我们从"越多的并发处理，越快的速度"这一视角，探讨了通过MPP架构，pipeline引擎，向量化执行等提升查询性能的思路。更多线程、更高效的资源调度，能够显著缩短响应时间，但受限于机器硬件和任务拆分粒度，性能提升并非无上限。
在《极致性能背后的黑科技？这个世上没有"银弹"！（二）》中，我们从"越少无效的数据参与计算，越快的速度"这一视角，介绍了LSM树，列式存储，读写权衡中Delete and insert架构，索引，RuntimeFilter是如何通过减少无效数据的参与从而进一步提升查询性能。然而，当业务SQL逻辑复杂、查询必须涉及全量数据时，单纯减少数据参与计算的策略可能无能为力。
那么，在机器资源有限、查询逻辑不可避免地需要全量数据参与计算的情况下，如何进一步提升查询速度？答案是物化视图，一种通过"以空间换时间"的策略，通过预计算和存储中间结果来大幅加速查询。StarRocks作为一款高性能分析引擎，号称在某些场景下能实现10倍以上的性能提升，而物化视图正是其核心"黑科技"之一。
物化视图：以空间换时间的性能利器
物化视图(本文主要指异步物化视图) 本质上是一种预先计算并存储的查询结果表。与传统视图（仅保存查询逻辑，运行时动态计算）不同，物化视图将查询结果以物理表的形式存储在数据库中，供后续查询直接使用。这种"预计算"策略的核心思想是用额外的存储空间换取更快的查询响应时间。
物化视图的工作原理
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预计算：根据业务需求，定义一个物化视图，说白了，就是起一个定时调度SQL，指定其对应的SQL查询逻辑（例如，聚合、过滤或连接操作）。StarRocks会在数据更新时（调度策略）提前执行该查询，并将结果存储为物化视图表。
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增量更新：当底层数据发生变化时，物化视图支持增量更新，仅对变化的数据重新计算，从而避免全量重算的性能开销。比如有小时分区，这时候可以按小时进行增量计算，前提是之前的小时分区的数据不再更新。
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查询重定向：当用户提交与物化视图逻辑匹配的查询时，StarRocks会自动识别并直接从物化视图中读取预计算结果，而无需重新执行复杂的原始查询。例如，当用户执行一个复杂的聚合查询时，StarRocks会检查是否有对应的物化视图存储了预聚合结果，若存在，则直接返回结果，极大地减少计算量。
物化视图的优势
- 性能提升：通过预计算，复杂的聚合、连接等操作只需执行一次，后续查询直接读取结果，显著降低计算开销。
- 透明性：用户无需修改原有SQL，StarRocks会根据SQL自动匹配物化视图，提升查询性能。
物化视图的代价
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存储开销：预计算结果需要额外的存储空间，尤其是当物化视图涉及大量数据时。
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计算开销：数据更新时，物化视图需要同步刷新，可能带来额外的计算和延迟。
物化视图的适用场景
物化视图并非万能，其效果在特定场景下尤为显著。以下是几种典型的应用场景：
- 高频聚合查询：如BI报表、仪表盘等场景，用户反复查询相同维度的聚合结果。通过物化视图预计算聚合结果，可将查询时间从分钟级降到毫秒级。
- 实时数据分析：在流式数据处理场景（如实时监控、用户行为分析），物化视图可以结合增量更新机制，快速响应高并发查询。
- 复杂多表连接：当查询涉及多个大表的连接操作时，物化视图可预先完成连接并存储结果，显著降低查询时的计算开销。
- 数据仓库优化：在数据仓库中，物化视图可用于构建中间层，如ODS到DWD的转换，减少ETL过程中的重复计算。
举个例子：按小时计算广告展示量、点击量、转化量等核心指标，评估广告近实时的投放效果。由于数据源是基于外部表，天级分区数据大小是TP级别，同时业务逻辑涉及到多表join，在资源有限的前提下，正常查一天的数据需要1～2分钟才能查出来。
如果改用异步物化视图实现，按小时分区进行增量更新(前提是基表历史分区数据不再被更新)，用户在异步物化视图基础上进行查询，查询的速度是毫秒级。甚至在用户不知道异步物化视图的前提下，只要查询能命中视图，也是能达到毫秒级别的速度。类似的查询需求越多，对计算资源节省的效果越好。从理论上来说，均摊到12个小时执行12次跟一次查询一天分区相比，计算资源的利用率也能得到提升。
物化视图的非适用场景
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复杂查询：如果查询模式变化频繁，没法命中物化视图，物化视图的维护成本可能高于其带来的性能收益。
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低频查询：当查询不常重复时，只是偶尔的一两次查询，预计算的存储和维护开销可能得不偿失。
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原始表不是增量更新，每次需要进行全量计算，对计算资源的开销大。
总结
在机器资源有限、业务SQL逻辑需要全量数据参与计算的场景下，物化视图通过"以空间换时间"的策略，为查询性能优化提供了强有力的解决方案。StarRocks凭借物化视图及其智能查询重写、增量更新实现了在高并发、实时分析场景下的10倍+甚至更大的性能提升。 ** 更多大数据干货，欢迎关注我的微信公众号---BigData共享**