作者:大睿
大睿,DBA,爱好减肥,瘦了30多斤,负责公司数据库集群的管理和维护。
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物化视图使用to
的方式写入到存储表中,即如下:
CREATE MATERIALIZED VIEW [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER] TO [db.]nameAS SELECT ...
指定了存储的表,所以物化视图的创建也不需要指定 engine ,在查询中,查物化视图和查实际的存储表得到一样的数据,因为都是来自于同一份存储数据。
物化视图是计算每次写入原表的数据,经过聚合之后写入到目标表。比如,有按照 1s 一次记录的明细表,同时需要按照分钟级做数据的聚合统计pv(类似的需要),则可以通过创建物化视图的方式将聚合后的数据写到 1min 的表中(这种感觉有点像触发器)
范例
1s记录的明细表
CREATE TABLE dba_test.t_1s ( `ctime` DateTime64(0), `pv` Int64 ) ENGINE = MergeTree PARTITION BY toDate(ctime) ORDER BY ctime SETTINGS index_granularity = 8192
1min 记录的聚合数据
CREATE TABLE dba_test.t_1m ( `ctime` DateTime64(0), `pv` Int64 ) ENGINE = SummingMergeTree PARTITION BY toDate(ctime) ORDER BY ctime SETTINGS index_granularity = 8192
物化视图t_1m_mv,查询条件是从1s的表(t_1s),按照分钟级(toStartOfMinute)聚合查询结果,重新写入到1min的表(t_1m)中
物化视图
CREATE MATERIALIZED VIEW dba_test.t_1m_mv TO dba_test.t_1m ( `toStartOfMinute(ctime)` DateTime, `pv` Int64 ) AS SELECT toStartOfMinute(ctime), sum(pv) AS pv FROM dba_test.t_1s GROUP BY ctime
写入测试
dba-clickhouse-001 :) insert into t_1s values('2022-01-01 00:10:01',1),('2022-01-01 00:10:01',1),('2022-01-01 00:20:01',2),('2022-01-01 00:20:01',2),('2022-01-01 00:30:01',3); INSERT INTO t_1s VALUES Query id: 0bf16844-0123-4e25-a3d4-f9b5a5c8db37 Ok. 5 rows in set. Elapsed: 0.003 sec. dba-clickhouse-001 :) select * from t_1s; SELECT * FROM t_1s Query id: cb442100-37a6-4de7-b6f3-f80f084710dc ┌───────────────ctime─┬─pv─┐ │ 2022-01-01 00:10:01 │ 1 │ │ 2022-01-01 00:10:01 │ 1 │ │ 2022-01-01 00:20:01 │ 2 │ │ 2022-01-01 00:20:01 │ 2 │ │ 2022-01-01 00:30:01 │ 3 │ └─────────────────────┴────┘ 5 rows in set. Elapsed: 0.002 sec. dba-clickhouse-001 :) select * from t_1m; SELECT * FROM t_1m Query id: f9d2d05d-8ad7-44a4-b66a-ea8c3c758f1f ┌───────────────ctime─┬─pv─┐ │ 1970-01-01 08:00:00 │ 9 │ └─────────────────────┴────┘ 1 rows in set. Elapsed: 0.002 sec.
插入的时间竟然是1970-01-01 08:00:00
开始验证是否是查询语句有误
检查物化视图中的查询结果是否符合预期
dba-clickhouse-001 :) SELECT :-] toStartOfMinute(ctime), :-] sum(pv) AS pv :-] FROM dba_test.t_1s :-] GROUP BY ctime; SELECT toStartOfMinute(ctime), sum(pv) AS pv FROM dba_test.t_1s GROUP BY ctime Query id: 1ecaf07e-c766-40b7-bfa2-0f87ee54abad ┌─toStartOfMinute(ctime)─┬─pv─┐ │ 2022-01-01 00:20:00 │ 4 │ │ 2022-01-01 00:30:00 │ 3 │ │ 2022-01-01 00:10:00 │ 2 │ └────────────────────────┴────┘ 3 rows in set. Elapsed: 0.002 sec.
查询结果符合预期
直接通过insert ...select...
方式确认下插入数据是否符合预期
dba-clickhouse-001 :) insert into t_1m SELECT :-] toStartOfMinute(ctime), :-] sum(pv) AS pv :-] FROM dba_test.t_1s :-] GROUP BY ctime; INSERT INTO t_1m SELECT toStartOfMinute(ctime), sum(pv) AS pv FROM dba_test.t_1s GROUP BY ctime Query id: 5db8279a-ffb1-4174-843c-80cee48b448c Ok. 0 rows in set. Elapsed: 0.002 sec. dba-clickhouse-001 :) select * from t_1m; SELECT * FROM t_1m Query id: acd79ea7-dc82-49f1-bb71-430a05895f19 ┌───────────────ctime─┬─pv─┐ │ 1970-01-01 08:00:00 │ 9 │ └─────────────────────┴────┘ ┌───────────────ctime─┬─pv─┐ │ 2022-01-01 00:10:00 │ 2 │ │ 2022-01-01 00:20:00 │ 4 │ │ 2022-01-01 00:30:00 │ 3 │ └─────────────────────┴────┘ 4 rows in set. Elapsed: 0.002 sec.
直接插入,数据正确,时间没有被转化。
可以确认物化视图的查询部分是没有问题,那只能是在写入的时候出现了问题,换个思路去想一下,时间戳的开始时间是1970-01-01 00:00:00,而这里插入的时间是1970-01-01 08:00:00多了8小时,也就是说因为时区的原因导致时间推迟了。那会不会是因为插入的数据不规范,或者是“空”被转化了呢。
验证
dba-clickhouse-001 :) insert into t_1m values('',100); INSERT INTO t_1m VALUES Query id: af1785ef-dca1-467b-84c6-27f9da6547f6 Ok. 1 rows in set. Elapsed: 0.002 sec. dba-clickhouse-001 :) select * from t_1m; SELECT * FROM t_1m Query id: 34db2057-7274-4859-898e-6132f8df4465 ┌───────────────ctime─┬─pv─┐ │ 1970-01-01 08:00:00 │ 9 │ └─────────────────────┴────┘ ┌───────────────ctime─┬─pv─┐ │ 2022-01-01 00:10:00 │ 2 │ │ 2022-01-01 00:20:00 │ 4 │ │ 2022-01-01 00:30:00 │ 3 │ └─────────────────────┴────┘ ┌───────────────ctime─┬──pv─┐ │ 1970-01-01 08:00:00 │ 100 │ └─────────────────────┴─────┘ 5 rows in set. Elapsed: 0.002 sec.
果然,当插入的数据为空的时候,时间被重置了。
对比下物化视图和目标的聚合表的结构
dba-clickhouse-001 :) desc t_1m; DESCRIBE TABLE t_1m Query id: 96c6a5ca-e42a-47e1-8212-cbcfefa6ffa4 ┌─name──┬─type──────────┬─default_type─┬─default_expression─┬─comment─┬─codec_expression─┬─ttl_expression─┐ │ ctime │ DateTime64(0) │ │ │ │ │ │ │ pv │ Int64 │ │ │ │ │ │ └───────┴───────────────┴──────────────┴────────────────────┴─────────┴──────────────────┴────────────────┘ 2 rows in set. Elapsed: 0.001 sec. dba-clickhouse-001 :) desc t_1m_mv; DESCRIBE TABLE t_1m_mv Query id: a258f6b5-f195-4386-a9bb-4ec86e7e9bd1 ┌─name───────────────────┬─type─────┬─default_type─┬─default_expression─┬─comment─┬─codec_expression─┬─ttl_expression─┐ │ toStartOfMinute(ctime) │ DateTime │ │ │ │ │ │ │ pv │ Int64 │ │ │ │ │ │ └────────────────────────┴──────────┴──────────────┴────────────────────┴─────────┴──────────────────┴────────────────┘ 2 rows in set. Elapsed: 0.001 sec.
聚合表时间字段名叫ctime,物化视图的则是toStartOfMinute(ctime)
重新调整物化视图的写法,并清理t_1m表中的数据
dba-clickhouse-001 :) show create table t_1m_mv\G statement: CREATE MATERIALIZED VIEW dba_test.t_1m_mv TO dba_test.t_1m ( `ctime` DateTime, `pv` Int64 ) AS SELECT toStartOfTenMinutes(ctime) AS ctime, sum(pv) AS pv FROM dba_test.t_1s GROUP BY ctime dba-clickhouse-001 :) insert into t_1s values('2022-01-01 00:10:01',1),('2022-01-01 00:10:01',1),('2022-01-01 00:20:01',2),('2022-01-01 00:20:01',2),('2022-01-01 00:30:01',3); INSERT INTO t_1s VALUES Query id: 812d1bbd-55f3-4a8f-b9f7-bbbe93e694af Ok. 5 rows in set. Elapsed: 0.003 sec. dba-clickhouse-001 :) select * from t_1m; SELECT * FROM t_1m Query id: 2d1a045a-4e53-4f94-bb6a-fe5e5d58f5c7 ┌───────────────ctime─┬─pv─┐ │ 2022-01-01 00:10:00 │ 2 │ │ 2022-01-01 00:20:00 │ 4 │ │ 2022-01-01 00:30:00 │ 3 │ └─────────────────────┴────┘ 3 rows in set. Elapsed: 0.002 sec.
结论
物化视图的字段(t_1m_mv)要与目标表(t_1m)的字段名对齐
(表达不是很严谨,大概是上面的意思)