级联物化视图

本示例演示如何创建物化视图，然后如何在第一个物化视图上级联第二个物化视图。在本页面中，您将看到如何实现这一点，许多可能性，以及限制。通过使用第二个物化视图作为源创建物化视图，可以满足不同的用例。

示例：

我们将使用一组虚假的数据集，记录一组域名每小时的访问量。

我们的目标

我们需要按月汇总每个域名的数据，
我们还需要按年汇总每个域名的数据。

您可以选择以下选项之一：

编写查询，在 SELECT 请求期间读取和汇总数据
在数据摄取时准备数据为新格式
在摄取时准备数据进行特定汇总。

使用物化视图准备数据将使您限制 ClickHouse 需要处理的数据和计算量，从而加快 SELECT 请求的速度。

物化视图的源表

创建源表，因为我们的目标涉及对汇总数据进行报告，而非单独的行，我们可以解析数据，将信息传递给物化视图，并丢弃实际的输入数据。这符合我们的目标，并节省存储空间，因此我们将使用 Null 表引擎。

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS analytics;

CREATE TABLE analytics.hourly_data
(
    `domain_name` String,
    `event_time` DateTime,
    `count_views` UInt64
)
ENGINE = Null

备注

您可以在 Null 表上创建物化视图。因此，写入表中的数据将影响视图，但原始的原始数据将仍然被丢弃。

按月汇总的表和物化视图

对于第一个物化视图，我们需要创建名为 Target 的表，在本示例中，它将是 analytics.monthly_aggregated_data，我们将按月和域名存储访问量的总和。

CREATE TABLE analytics.monthly_aggregated_data
(
    `domain_name` String,
    `month` Date,
    `sumCountViews` AggregateFunction(sum, UInt64)
)
ENGINE = AggregatingMergeTree
ORDER BY (domain_name, month)

将数据转发到目标表的物化视图将如下所示：

CREATE MATERIALIZED VIEW analytics.monthly_aggregated_data_mv
TO analytics.monthly_aggregated_data
AS
SELECT
    toDate(toStartOfMonth(event_time)) AS month,
    domain_name,
    sumState(count_views) AS sumCountViews
FROM analytics.hourly_data
GROUP BY
    domain_name,
    month

按年汇总的表和物化视图

现在我们将创建第二个物化视图，它将链接到我们之前的目标表 monthly_aggregated_data。

首先，我们将创建一个新的目标表，用于存储按年汇总的每个域名的访问量总和。

CREATE TABLE analytics.year_aggregated_data
(
    `domain_name` String,
    `year` UInt16,
    `sumCountViews` UInt64
)
ENGINE = SummingMergeTree()
ORDER BY (domain_name, year)

这一步定义了级联。FROM 语句将使用 monthly_aggregated_data 表，这意味着数据流将是：

数据进入 hourly_data 表。
ClickHouse 将转发收到的数据到第一个物化视图 monthly_aggregated_data 表，
最后，第二步中收到的数据将转发到 year_aggregated_data。

CREATE MATERIALIZED VIEW analytics.year_aggregated_data_mv
TO analytics.year_aggregated_data
AS
SELECT
    toYear(toStartOfYear(month)) AS year,
    domain_name,
    sumMerge(sumCountViews) AS sumCountViews
FROM analytics.monthly_aggregated_data
GROUP BY
    domain_name,
    year

备注

在使用物化视图时，一个常见的误解是数据是从表中读取的，物化视图并不是这样工作的；转发的数据是插入的块，而不是表中的最终结果。

我们假设在这个示例中，monthly_aggregated_data 中使用的引擎是 CollapsingMergeTree，转发到我们第二个物化视图 year_aggregated_data_mv 的数据不会是已合并表的最终结果，而是转发带有在 SELECT ... GROUP BY 中定义的字段的数据块。

如果您使用 CollapsingMergeTree、ReplacingMergeTree，甚至 SummingMergeTree，并计划创建级联的物化视图，您需要了解这里描述的限制。

示例数据

现在是通过插入一些数据来测试我们的级联物化视图的时候了：

INSERT INTO analytics.hourly_data (domain_name, event_time, count_views)
VALUES ('clickhouse.com', '2019-01-01 10:00:00', 1),
       ('clickhouse.com', '2019-02-02 00:00:00', 2),
       ('clickhouse.com', '2019-02-01 00:00:00', 3),
       ('clickhouse.com', '2020-01-01 00:00:00', 6);

如果您选择 analytics.hourly_data 的内容，您将看到以下内容，因为表引擎是 Null，但数据已经被处理。

SELECT * FROM analytics.hourly_data

Ok.

0 rows in set. Elapsed: 0.002 sec.

我们使用了一个小数据集，以确保可以跟踪并与预期结果进行比较，一旦您的流程与小数据集正确，您可以转向大量数据。

结果

如果您尝试通过选择 sumCountViews 字段来查询目标表，您将在某些终端中看到二进制表示，因为该值不是以数字存储，而是以 AggregateFunction 类型存储。要获得汇总的最终结果，您应该使用 -Merge 后缀。

您可以使用以下查询查看存储在 AggregateFunction 中的特殊字符：

SELECT sumCountViews FROM analytics.monthly_aggregated_data

┌─sumCountViews─┐
│               │
│               │
│               │
└───────────────┘

3 rows in set. Elapsed: 0.003 sec.

相反，尝试使用 Merge 后缀来获取 sumCountViews 值：

SELECT
   sumMerge(sumCountViews) AS sumCountViews
FROM analytics.monthly_aggregated_data;

┌─sumCountViews─┐
│            12 │
└───────────────┘

1 row in set. Elapsed: 0.003 sec.

在 AggregatingMergeTree 中，我们将 AggregateFunction 定义为 sum，因此我们可以使用 sumMerge。当我们对 AggregateFunction 使用函数 avg 时，将使用 avgMerge，依此类推。

SELECT
    month,
    domain_name,
    sumMerge(sumCountViews) AS sumCountViews
FROM analytics.monthly_aggregated_data
GROUP BY
    domain_name,
    month

现在我们可以审核物化视图是否满足我们定义的目标。

现在，数据已存储在目标表 monthly_aggregated_data 中，我们可以获取按月汇总的每个域名的数据：

SELECT
   month,
   domain_name,
   sumMerge(sumCountViews) AS sumCountViews
FROM analytics.monthly_aggregated_data
GROUP BY
   domain_name,
   month

┌──────month─┬─domain_name────┬─sumCountViews─┐
│ 2020-01-01 │ clickhouse.com │             6 │
│ 2019-01-01 │ clickhouse.com │             1 │
│ 2019-02-01 │ clickhouse.com │             5 │
└────────────┴────────────────┴───────────────┘

3 rows in set. Elapsed: 0.004 sec.

按年汇总的每个域名的数据：

SELECT
   year,
   domain_name,
   sum(sumCountViews)
FROM analytics.year_aggregated_data
GROUP BY
   domain_name,
   year

┌─year─┬─domain_name────┬─sum(sumCountViews)─┐
│ 2019 │ clickhouse.com │                  6 │
│ 2020 │ clickhouse.com │                  6 │
└──────┴────────────────┴────────────────────┘

2 rows in set. Elapsed: 0.004 sec.

将多个源表合并为单个目标表

物化视图也可以用于将多个源表合并到同一个目标表。这对于创建与 UNION ALL 逻辑相似的物化视图非常有用。

首先，创建两个源表，表示不同的指标集：

CREATE TABLE analytics.impressions
(
    `event_time` DateTime,
    `domain_name` String
) ENGINE = MergeTree ORDER BY (domain_name, event_time)
;

CREATE TABLE analytics.clicks
(
    `event_time` DateTime,
    `domain_name` String
) ENGINE = MergeTree ORDER BY (domain_name, event_time)
;

然后创建带有合并指标集的 Target 表：

CREATE TABLE analytics.daily_overview
(
    `on_date` Date,
    `domain_name` String,
    `impressions` SimpleAggregateFunction(sum, UInt64),
    `clicks` SimpleAggregateFunction(sum, UInt64)
) ENGINE = AggregatingMergeTree ORDER BY (on_date, domain_name)

创建两个指向相同 Target 表的物化视图。您不需要显式包含缺失的列：

CREATE MATERIALIZED VIEW analytics.daily_impressions_mv
TO analytics.daily_overview
AS
SELECT
    toDate(event_time) AS on_date,
    domain_name,
    count() AS impressions,
    0 clicks         ---<<<--- if you omit this, it will be the same 0
FROM
    analytics.impressions
GROUP BY
    toDate(event_time) AS on_date,
    domain_name
;

CREATE MATERIALIZED VIEW analytics.daily_clicks_mv
TO analytics.daily_overview
AS
SELECT
    toDate(event_time) AS on_date,
    domain_name,
    count() AS clicks,
    0 impressions    ---<<<--- if you omit this, it will be the same 0
FROM
    analytics.clicks
GROUP BY
    toDate(event_time) AS on_date,
    domain_name
;

现在，当您插入值时，这些值将聚合到 Target 表中的相应列中：

INSERT INTO analytics.impressions (domain_name, event_time)
VALUES ('clickhouse.com', '2019-01-01 00:00:00'),
       ('clickhouse.com', '2019-01-01 12:00:00'),
       ('clickhouse.com', '2019-02-01 00:00:00'),
       ('clickhouse.com', '2019-03-01 00:00:00')
;

INSERT INTO analytics.clicks (domain_name, event_time)
VALUES ('clickhouse.com', '2019-01-01 00:00:00'),
       ('clickhouse.com', '2019-01-01 12:00:00'),
       ('clickhouse.com', '2019-03-01 00:00:00')
;

Target 表中的合并展示和点击：

SELECT
    on_date,
    domain_name,
    sum(impressions) AS impressions,
    sum(clicks) AS clicks
FROM
    analytics.daily_overview
GROUP BY
    on_date,
    domain_name
;

该查询应输出类似于：

┌────on_date─┬─domain_name────┬─impressions─┬─clicks─┐
│ 2019-01-01 │ clickhouse.com │           2 │      2 │
│ 2019-03-01 │ clickhouse.com │           1 │      1 │
│ 2019-02-01 │ clickhouse.com │           1 │      0 │
└────────────┴────────────────┴─────────────┴────────┘

3 rows in set. Elapsed: 0.018 sec.

物化视图的源表​

按月汇总的表和物化视图​

按年汇总的表和物化视图​

示例数据​

结果​

将多个源表合并为单个目标表​

物化视图的源表

按月汇总的表和物化视图

按年汇总的表和物化视图

示例数据

结果

将多个源表合并为单个目标表