Doris-Rollup和物化视图

最新推荐文章于 2024-06-24 13:27:17 发布
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本文探讨了Doris的Rollup特性，它是一种预聚合技术，用于提升查询速度。同时，文章介绍了物化视图的创建、查询改写以及如何自动匹配最优的物化视图。物化视图不仅包含Rollup的功能，还能提供更灵活的聚合选项，是Rollup的增强版。

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Rollup

定义：预聚合

作用：加快查询

物化视图

1，创建

2，查询，自动匹配最优的物化视图

3，自动匹配

 4，选择最优

5，查询改写

区别

物化视图和rollup都是通过预聚合的方式提供查询效率，物化视图是rollup的一个超集，即覆盖rollup，还支持灵活的聚合方式。

 

 

 

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物化视图 在 Doris 中提供了更强大的查询优化能力，支持复杂的 SQL 查询语法，是优化复杂查询和数据分析的强大工具。 Rollup 表则更适合简单的聚合查询优化，能够在较少的存储成本下提高查询性能。
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而 bitmap_union_count 等于 bitmap_union 的结果求 count，所以如果查询中涉及到count(distinct) 则通过创建带 bitmap_union 聚合的物化视图方可加快查询。(10000,‘zss’,‘北京’,18,0,12345678910,'北京朝阳区 ',‘2017-10-01 07:00:00’),(10000,‘zss’,‘北京’,18,0,12345678910,'北京朝阳区 ',‘2017-10-01 08:00:00’),
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通过建表语句创建出来的表称为 Base 表（Base Table,基表）在 Base 表之上，我们可以创建任意多个 ROLLUP 表。这些 ROLLUP 的数据是基于 Base 表产生的，并且在物理上是独立存储的。
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ucanuup_的博客
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感谢7月25日来参加Doris与Dolphin Scheduler合作举办的线上Meetup的小伙伴们，现在为大家带来Meetup的内容。本次Meetup请到了来自百度、奇安信、美团点评...
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Doris 物化视图的介绍和使用 物化视图是将预先计算（根据定义好的 SELECT 语句）好的数据集，存储在 Doris 中的一个特殊的表。 物化视图的出现主要是为了满足用户，既能对原始明细数据的任意维度分析，也能快速的对固定维度进行分析查询。 #适用场景 分析需求覆盖明细数据查询以及固定维度查询两方面。 查询仅涉及表中的很小一部分列或行。 查询包含一些耗时处理操作，比如：时间很久的聚合操作等。 查询需要匹配不同前缀索引。 #优势 对于那些经常重复的使用相同的子查询结果的查询性能大幅提升。 Doris自动维
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1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
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<think>好的，用户问的是如何在Apache Doris中为物化视图创建或添加索引。首先，我需要回忆一下Doris的文档和相关资料。记得Doris的物化视图主要是通过预计算来加速查询，而索引方面，Doris使用智能的预聚合和前缀索引来优化查询性能，而不是传统意义上的手动创建索引。 然后，用户可能对物化视图的索引机制不太清楚，需要解释Doris的索引策略。比如，前缀索引是自动根据表的排序键生成的，而物化视图的排序键也是由创建时的SELECT语句决定的。因此，用户可能需要调整物化视图的排序键来优化索引效果。 接下来，考虑用户的需求是否可以通过其他方式实现，比如调整物化视图的构建列顺序，或者利用Rollup来增加不同的预聚合路径。可能还需要提到Doris的自动索引管理，不需要手动维护，这样用户就不必像在传统数据库中那样手动创建索引。 还要检查是否有相关的引用内容。用户提供的引用中提到Doris的查询速度是亚秒级，支持高并发，这可能和物化视图及索引的设计有关。需要确保回答中提到的优化方法与这些引用一致，比如利用排序键和Rollup来提高查询效率。 最后，生成相关问题时要围绕物化视图的优化、索引机制以及与其他技术的比较，帮助用户深入理解。确保回答结构清晰，分步骤说明操作，并提醒注意事项，比如索引自动创建和无法手动添加的情况。</think>### 如何在 Apache Doris 中为物化视图创建或添加索引？ 在 Apache Doris 中，物化视图（Materialized View）的索引机制与普通表有所不同，其优化主要依赖于 Doris 的智能预聚合和前缀索引设计。以下是具体操作和原理说明： --- #### 1. **物化视图的索引机制** Doris 的物化视图通过**前缀索引**和**预聚合**来加速查询，而非传统数据库的手动创建索引。其核心逻辑如下： - **前缀索引**：Doris 会根据物化视图的 `ORDER BY` 列自动生成前缀索引。例如，若物化视图的排序键为 `(dt, user_id)`，查询条件包含 `dt` 或 `(dt, user_id)` 时，可直接利用前缀索引快速定位数据[^1]。 - **预聚合**：物化视图通过聚合操作（如 `SUM`、`COUNT`）提前计算结果，查询时直接读取聚合数据，无需全表扫描。 --- #### 2. **为物化视图优化索引的步骤** 虽然不能直接为物化视图添加索引，但可以通过以下方式优化查询性能： 1. **合理设计排序键** 在创建物化视图时，通过 `ORDER BY` 指定高频查询条件的列顺序。例如： ```sql CREATE MATERIALIZED VIEW mv_orders DISTRIBUTED BY HASH(order_id) ORDER BY (dt, product_id) AS SELECT dt, product_id, SUM(amount) FROM orders GROUP BY dt, product_id; ``` 此设计会为 `(dt, product_id)` 生成前缀索引，加速包含这些列的查询。 2. **利用 Rollup 增强查询路径** Rollup 是 Doris 中一种特殊的物化视图，可通过添加不同维度的 Rollup 为查询提供更多索引路径： ```sql ALTER TABLE orders ADD ROLLUP rollup_product (product_id, dt, SUM(amount)); ``` 当查询条件包含 `product_id` 时，优先命中 Rollup 的排序键。 3. **数据分区与分桶** 结合 `PARTITION BY` 和 `DISTRIBUTED BY` 对数据进行物理划分，减少扫描范围： ```sql CREATE MATERIALIZED VIEW mv_log PARTITION BY dt DISTRIBUTED BY HASH(user_id) ORDER BY (dt, user_id) AS SELECT dt, user_id, COUNT(*) AS pv FROM log GROUP BY dt, user_id; ``` --- #### 3. **注意事项** - Doris **不会为物化视图单独创建二级索引**，所有优化均基于排序键和预聚合。 - 若查询性能未达预期，可通过 `EXPLAIN` 分析查询是否命中物化视图或 Rollup[^2]。 - 调整物化视图的 `ORDER BY` 列后，需重新构建视图（通过 `REFRESH MATERIALIZED VIEW` 或重新创建）。 ---
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