物化视图

从InfluxDB到StarRocks：Grab实现Spark监控平台10倍性能提升Grab 是东南亚领先的超级应用，业务涵盖外卖配送、出行服务和数字金融，覆盖东南亚八个国家的 800 多个城市，每天为数百万用户提供一站式服务，包括点餐、购物、寄送包裹、打车、在线支付等。

湖仓一体架构在金融典型数据分析场景中的实践在数字经济与金融科技深度融合的今天，数据已成为金融机构的核心战略资产。然而，传统数据架构面临着三大困局，制约着金融机构数据价值的充分释放。

StarRocks Lakehouse 如何重构大数据架构？随着数据分析需求的不断演进，企业对数据处理架构的期望也在不断提升。在这一背景下，StarRocks 凭借其高性能的实时分析能力，正引领数据分析进入湖仓一体的新时代。

大数据平台与数据仓库的核心差异是什么？随着数据量呈指数级增长，企业面临着如何有效管理、存储和分析这些数据的挑战。大数据平台和数据仓库作为两种主流的数据管理工具，常常让企业在选型时感到困惑，它们之间的界限似乎越来越模糊，功能也有所重叠。本文旨在厘清这两种技术的核心差异，并为企业提供一个实用的选型参考框架。

基于Oracle ADG通过dblink创建物化视图同步数据到目标库环境说明：源端环境Oracle ADG一主一备，版本11.2.0.4，目标端版本11.2.0.4，测试通过dblink方式在目标库创建物化视图同步ADG备库的数据。

【活动回顾】StarRocks Singapore Meetup #2 @Shopee3 月 13 日，StarRocks 社区在新加坡成功举办了第二场 Meetup 活动，主题为“Empowering Customer-Facing Analytics”。本次活动在 Shopee 新加坡办公室举行，吸引了来自 Shopee、Grab 和 Pinterest 的专家讲师以及 50 多位参会者。大家围绕电商、BI 报表和广告场景中的数据分析挑战展开了深入探讨，并分享了如何利用 StarRocks 为关键业务提供更快、更精准的数据分析解决方案。

ClickHouse 物化视图学习总结创建源表，因为我们的目标涉及报告聚合数据而不是单条记录，所以我们可以解析它，将信息传递给物化视图，并丢弃实际传入的数据。这符合我们的目标并节省了存储空间，因此我们将使用Null表引擎。

【Clikhouse 探秘】ClickHouse 物化视图：加速大数据分析的新利器👉博主介绍：博主从事应用安全和大数据领域，有8年研发经验，5年面试官经验，Java技术专家，WEB架构师，阿里云专家博主，华为云云享专家，51CTO 专家博主

【Flink SQL】Flink SQL 基础概念：SQL 动态表 & 连续查询在流式 SQL 诞生之前，所有的基于 SQL 的数据查询都是基于批数据的，没有将 SQL 应用到流数据处理这一说法。

postgresql-物化视图视图（VIEW）：本身不保存数据，是底层物理表的虚拟表；物化视图（MATERIALIZED VIEW）：在视图的基础上进行扩展，可以存储物理数据。

StarRocks物化视图物化视图文档，更多的可以去官方文档了解，写得很详细。物化视图（Materialized View）是一种预先计算和存储数据的技术，可以加速数据处理和查询操作，降低计算资源的使用，提供更高的查询并发能力。简单来说它包含了一个查询结果的预计算数据。这个概念与普通视图不同，普通视图是虚拟的，不存储数据，每次查询都需要动态计算。

oracle物化视图视图是一个虚拟表（也可以认为是一条语句），基于它创建时指定的查询语句返回的结果集，每次访问它都会导致这个查询语句被执行一次，为了避免每次访问都执行这个查询，可以将这个查询结果集存储到一个物化视图（也叫实体化视图）。