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）
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