物化视图
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 自动维护物化视图的数据，无论是新的导入，还是删除操作都能保证 Base 表和物化视图表的数据一致性，无需任何额外的人工维护成本。
- 查询时，会自动匹配到最优物化视图，并直接从物化视图中读取数据。
自动维护物化视图的数据会造成一些维护开销，会在后面的物化视图的局限性中展开说明。
物化视图 VS Rollup
在没有物化视图功能之前，用户一般都是使用 Rollup 功能通过预聚合方式提升查询效率的。但是 Rollup 具有一定的局限性，他不能基于明细模型做预聚合。
物化视图则在覆盖了 Rollup 的功能的同时，还能支持更丰富的聚合函数。所以物化视图其实是 Rollup 的一个超集。
也就是说，之前 ALTER TABLE ADD ROLLUP 语法支持的功能现在均可以通过 CREATE MATERIALIZED VIEW 实现。
使用物化视图
Doris 系统提供了一整套对物化视图的 DDL 语法，包括创建，查看，删除。DDL 的语法和 PostgreSQL, Oracle 都是一致的。
创建物化视图
这里首先你要根据你的查询语句的特点来决定创建一个什么样的物化视图。这里并不是说你的物化视图定义和你的某个查询语句一模一样就最好。这里有两个原则：
- 从查询语句中抽象出，多个查询共有的分组和聚合方式作为物化视图的定义。
- 不需要给所有维度组合都创建物化视图。
首先第一个点，一个物化视图如果抽象出来，并且多个查询都可以匹配到这张物化视图。这种物化视图效果最好。因为物化视图的维护本身也需要消耗资源。
如果物化视图只和某个特殊的查询很贴合，而其他查询均用不到这个物化视图。则会导致这张物化视图的性价比不高，既占用了集群的存储资源，还不能为更多的查询服务。
所以用户需要结合自己的查询语句，以及数据维度信息去抽象出一些物化视图的定义。
第二点就是，在实际的分析查询中，并不会覆盖到所有的维度分析。所以给常用的维度组合创建物化视图即可，从而到达一个空间和时间上的平衡。
创建物化视图是一个异步的操作，也就是说用户成功提交创建任务后，Doris 会在后台对存量的数据进行计算，直到创建成功。
具体的语法可查看CREATE MATERIALIZED VIEW 。
SinceVersion 2.0.0
在Doris 2.0版本中我们对物化视图的做了一些增强(在本文的最佳实践4中有具体描述)。我们建议用户在正式的生产环境中使用物化视图前，先在测试环境中确认是预期中的查询能否命中想要创建的物化视图。
如果不清楚如何验证一个查询是否命中物化视图，可以阅读本文的最佳实践1。
与此同时，我们不建议用户在同一张表上建多个形态类似的物化视图，这可能会导致多个物化视图之间的冲突使得查询命中失败(在新优化器中这个问题会有所改善)。建议用户先在测试环境中验证物化视图和查询是否满足需求并能正常使用。
支持聚合函数
目前物化视图创建语句支持的聚合函数有：
- SUM, MIN, MAX (Version 0.12)
- COUNT, BITMAP_UNION, HLL_UNION (Version 0.13)
更新策略
为保证物化视图表和 Base 表的数据一致性, Doris 会将导入，删除等对 Base 表的操作都同步到物化视图表中。并且通过增量更新的方式来提升更新效率。通过事务方式来保证原子性。
比如如果用户通过 INSERT 命令插入数据到 Base 表中，则这条数据会同步插入到物化视图中。当 Base 表和物化视图表均写入成功后，INSERT 命令才会成功返回。
查询自动匹配
物化视图创建成功后，用户的查询不需要发生任何改变，也就是还是查询的 Base 表。Doris 会根据当前查询的语句去自动选择一个最优的物化视图，从物化视图中读取数据并计算。
用户可以通过 EXPLAIN 命令来检查当前查询是否使用了物化视图。
物化视图中的聚合和查询中聚合的匹配关系：
| 物化视图聚合 | 查询中聚合 |
|---|---|
| sum | sum |
| min | min |
| max | max |
| count | count |
| bitmap_union | bitmap_union, bitmap_union_count, count(distinct) |
| hll_union | hll_raw_agg, hll_union_agg, ndv, approx_count_distinct |
其中 bitmap 和 hll 的聚合函数在查询匹配到物化视图后，查询的聚合算子会根据物化视图的表结构进行改写。详细见实例2。
查询物化视图
查看当前表都有哪些物化视图，以及他们的表结构都是什么样的。通过下面命令：
MySQL [test]> desc mv_test all;
+-----------+---------------+-----------------+----------+------+-------+---------+--------------+
| IndexName | IndexKeysType | Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+-----------+---------------+-----------------+----------+------+-------+---------+--------------+
| mv_test | DUP_KEYS | k1 | INT | Yes | true | NULL | |
| | | k2 | BIGINT | Yes | true | NULL | |
| | | k3 | LARGEINT | Yes | true | NULL | |
| | | k4 | SMALLINT | Yes | false | NULL | NONE |
| | | | | | | | |
| mv_2 | AGG_KEYS | k2 | BIGINT | Yes | true | NULL | |
| | | k4 | SMALLINT | Yes | false | NULL | MIN |
| | | k1 | INT | Yes | false | NULL | MAX |
| | | | | | | | |
| mv_3 | AGG_KEYS | k1 | INT | Yes | true | NULL | |
| | | to_bitmap(`k2`) | BITMAP | No | false | | BITMAP_UNION |
| | | | | | | | |
| mv_1 | AGG_KEYS | k4 | SMALLINT | Yes | true | NULL | |
| | | k1 | BIGINT | Yes | false | NULL | SUM |
| | | k3 | LARGEINT | Yes | false | NULL | SUM |
| | | k2 | BIGINT | Yes | false | NULL | MIN |
+-----------+---------------+-----------------+----------+------+-------+---------+--------------+
可以看到当前 mv_test 表一共有三张物化视图：mv_1, mv_2 和 mv_3，以及他
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