关于后端:重新定义物化视图你必须拥有的极速湖仓神器

当今企业在进行数据分析时，面临着多重问题和挑战，而数据加工作为其中不可或缺的一环显得尤为重要。

首要的挑战在于数据加工的复杂性。从数据的产生到最终产生价值的整个链路依然十分复杂，波及多个环节和技术计划，这导致了技术复杂度的减少，进而带来了人力投入的复杂性。这种复杂性使得终端用户难以实现“Make Data Accessible”的指标，并限度了对数据设施的进一步资源投入。

其次，数据加工还面临性能、时效性和老本等方面的挑战。用户冀望高性能、实时数据平台，同时又要求低成本。然而，技术上存在矛盾，不可能同时满足所有需要。然而，随着技术的一直演进，这种矛盾能够失去更好的衡量，不同阶段将面临不同的挑战。

为了解决这些未被满足的需要，StarRocks 3.0 推出了湖仓一体的新架构，旨在更好地帮忙用户治理大规模企业级数据。在湖仓一体架构中，物化视图起到关键作用，可能进一步升高数据处理的复杂度、进步查问性能和优化数据的时效性，使得用户在数据架构降级的同时，可能享受到应用体验的降级。

本文将围绕 StarRocks 物化视图对以下几点内容进行介绍：

• 为什么你须要 StarRocks 湖仓一体新范式
• StarRocks 物化视图根底能力介绍
• StarRocks 物化视图的三种常见利用场景
• StarRocks 物化视图的迭代演进

一、StarRocks 湖仓一体新范式

StarRocks 3.0 推出湖仓一体的新范式，旨在进一步解决数据工程中的链路、性能复杂性问题。湖仓一体的外延在于更好地联合了湖和仓的劣势：

• 数仓的劣势在于 数据品质、查问性能、实时剖析、数据治理；旨在通过精细化的建模和加工，提供高质量的数据
• 数据湖的劣势在于 生态凋谢、灵便对立、可扩展性、高性价比；旨在通过兼容并包的数据存储，包容更多的数据

在这个外延之上，湖仓一体有很多内涵的体现：

• 湖和仓的对立存储和查问： 明细数据、归档数据、半结构化数据存储在湖中，精细化的加工数据存储在仓中，用对立的引擎进行查问和剖析
• 升高数据加工的复杂度： 更多的数据加工负载可能在湖仓中运行，不再须要额定的 Hive、Spark 加工零碎
• 更低成本的 Data Pipeline： 数据链路可能更好地端到端买通，从数据的生产、收集、解决、价值变现，可能在湖仓的流水线运行，老本升高、时效性进步
• 更好地衡量性能、老本、数据新鲜度： 交融多种数据处理技术，实时查问、增量计算、批处理得以对立，使得用户不再须要从多个割裂的零碎进行抉择，而是在同一个加工框架内抉择参数

具体到 MV（物化视图），可能在其中施展几方面的价值：

1. MV 实现数据建模： 通过物化视图进行申明式的数据建模，不再须要为了建模保护负载的 ETL 过程，从而解决湖仓一体的数据品质、查问性能问题
2. MV 实现通明减速： 通过物化视图实现按需的通明减速，不再须要提前对数据进行治理和建模，缩小数据筹备的工夫和老本，从而优化湖仓一体的灵活性问题
3. MV 实现增量计算： 通过物化视图实现增量流水线，进步数据的时效性、升高端到端提早，解决湖仓一体的时效性问题

接下来，咱们将具体介绍物化视图的根底能力以及它可能解决的问题。随后，咱们会联合具体的利用场景，深入探讨物化视图所带来的价值和作用。

二、物化视图的根底能力介绍

物化视图的基本功能能够从一个样例来了解：

• Materialized（物化）： 顾名思义，物化视图会将计算结果进行物化，存储到 SR 的表中，其存储构造和一般的表无异
• Partition by： 对物化视图分区，例如按天分区后，能够依照天的粒度进行视图的刷新、保护、TTL（Time to Live，生存工夫）；除此之外，这个分区模式也能够和 Hive/Iceberg 等表面的分区建设映射，使其可能主动订阅表面的更新
• Refresh： 所谓 Refresh 即刷新物化视图，计算并物化查问后果。以后物化视图反对主动刷新、定时刷新、手动刷新、局部场景的增量刷新等多种形式，满足不同业务场景的需要。例如用户能够应用导入数据主动触发刷新，能够抉择每小时定时刷新，以及应用内部调度零碎手动刷新等形式
• Resource Group： 物化视图理论应用中的一个常见痛点在于如何做资源隔离，即前端的查问负载，如何与物化视图的保护隔离开来。在 StarRocks 中以后次要通过 Resource Group（资源组）的技术实现弹性的资源隔离，两种工作负载可能同时运行在一个集群中，且依据需要进行弹性地调度，使得物化视图不会影响到前端查问性能
• 查问语句：物化视图反对 aggregation、join、window 等查问语句，可能对多种场景进行计算结果的物化。 其中可能反对多种数据源，包含 JDBC 表面所拜访的 MySQL、PostgreSQL 等零碎，以及 Lake 表面所拜访的 Hive、Iceberg 等，以及 StarRocks 本身所存储的数据

外表上物化视图很简略，即可能依据用户指定的刷新模式，对查问后果进行预计算，防止后续反复计算的开销。这里体现的能力次要在于调度能力、预计算能力、增量计算能力。

在简洁的语法背地，物化视图具备查问改写的能力，即优化器能够主动匹配出可能被减速的 SQL 查问，将其改成为曾经预计算的后果，从而大幅升高计算开销。这个能力开释了一个新的可能性，即用户在不改写 SQL 的前提下，可能对性能进行调优，使得可能灵便地在 Cost & Performance 之间进行衡量。

联合这样几个根底的原子能力，物化视图可能很好地回应最开始咱们探讨的数据工程的两个难题，即：

• 数据加工的复杂性：

  • 物化视图通过申明式的语法对数据加工的过程进行建模，用户只须要了解计算结果，不须要形容简单的计算过程
  • 通过 Refresh 来形象数据的流向过程，不再须要在多个零碎中治理数据之间的依赖关系，以及简单的数据品质问题
  • 资源隔离的问题，也通过内聚并垂直整合的形式得以大幅简化，不再须要申请额定的资源进行简略的计算
  • 除此之外，通明减速的能力，使得用户不再须要提前对数据进行建模，而是依据理论需要，依据业务的演进，对数据进行建模和减速，大幅节俭了治理数据的人力老本

• 数据加工的性能、时效性、老本问题

  • 用户不再须要在流零碎和批处理零碎之间进行艰巨的抉择 ，是抉择稳固低成本的批处理零碎，还是抉择高老本但时效性好的流零碎。 物化视图所提供的不同刷新模式，将这个问题简化为一个参数抉择的问题，通过调参来面向不同的场景

接下来咱们会联合几个具体的场景，来介绍物化视图可能施展的价值。

三、物化视图的利用场景

场景一：数据建模

所谓数据建模，即依照正当的形式对数据进行荡涤、分层、聚合、关联，失去易于应用的数据后果这一过程。为何须要进行数据建模？因为原始数据往往会存在品质问题，难以间接用于剖析；原始数据过于简单，蕴含太多业务人员并不关怀的指标，减少了解的复杂性；原始数据未通过聚合，使得查问性能较差，难以满足性能需求，或者消耗太多计算资源。

而事实中数据建模的常见矛盾在于，建模的过程难以跟上业务倒退的速度，难以掂量数据建模的投入产出。 建模的伎俩简略，但须要业务专家具备足够的畛域常识，对其进行整顿和加工，这是个简单的过程；而业务晚期往往不足足够的资源投入到这样的数据治理过程，且难以看到数据建模带来的价值，并且很有可能业务模型变动较快，建模办法自身也须要迭代和演进。因而，很多时候晚期数据的使用者偏向于不做建模，间接应用原始数据，那么势必会导致品质问题、性能问题；而到了须要建模的时候，又遇到数据应用形式曾经成型，难以重构的问题。

而通过物化视图做这件事可能很好地解决这样的矛盾：

• 简化了架构复杂度：不须要在内部保护很多的数据组件去做加工。 相同，如果保护了这些数据组件，不仅要应用物理资源去部署运行，还须要额定部署调度、监控的组件，这样的架构是比较复杂的
• 简化了应用复杂度：仅须要具备根底的 SQL 常识即可， 那么这一过程不再须要业余的数据工程师来施行，而是一般的数据分析师即可实现，解放了人力瓶颈
• 简化了保护复杂度：物化视图保护数据之间的血缘关系，主动治理了数据之间的依赖， 不再须要一整个数据平台来做这件事

咱们从 分层建模 和分区建模 这两个根底的场景为例，介绍如何应用物化视图进行数据建模。

– 分层建模

在许多用户的理论业务场景中，数据源会蕴含多种形式，包含实时明细数据、维度数据、数据湖归档数据，而业务端则须要多样的剖析形式，例如实时大屏、近实时 BI 查问、分析师 Adhoc 查问、定时报表等。不同的场景的诉求不同，有的须要灵活性，有的须要性能，有的须要低成本。

通过繁多的解决方案显然无奈满足这样灵便的需要，而 StarRocks 可能协同地应用 View & Materialized View 提供解决方案。其中 View 是逻辑视图，每次查问 View 时都会从新解析并执行 View 的定义；而 Materialized View 则会将计算结果物化下来，防止反复执行的开销。View 适宜表白业务语义，简化 SQL 复杂度，但无奈升高执行开销；Materialized View 则可能通过预计算来优化性能，适宜用来简化 ETL Pipeline。

通过 StarRocks 的 View（视图）以及 Materialized View，则能够较好地地解决这个问题：

• View 面向终端用户，提供业务语义：因为 View 自身不做预计算，能够灵便地批改，且可能提供简洁的业务语义
• View 面向实时场景：通过 View 关联起实时数据和维度数据，可能保障用户查问 View 失去最及时的后果
• MV 面向近实时场景的减速：如果计算过程非常复杂，那么须要对其中一部分过程进行预计算，从而减速终端的查问性能
• MV 面向数据建模：数据建模不仅须要逻辑上对数据进行加工，也须要物理上解决数据
• 最终业务方能够依据时效性和性能的需要，灵便的抉择 View 和 Materialized View 对数据进行分层建模

除此之外，StarRocks 提供了面向业务场景的灵便变更能力，不仅顶层的 MV/View 能够批改，底层的 MV/View 也能够依据业务须要进行调整。绝对于传统的 ETL Pipeline 的牵一动员全身，View/MV 能够用非常简单的 SQL 语法实现这样的变更。

– 分区建模

除了分层之外，数据建模的过程往往须要依据业务语义对数据进行关联，依据时效性需要对数据设置 TTL，这一过程即波及到分区建模。

数据之间的不同关联形式，造成星形模型、雪花模型等多种建模形式，这其中的根底概念是事实表和维度表，有的业务有多个微小的事实表，而有的业务则有简单的维度表和关联关系。StarRocks 的物化视图反对事实表的分区关联，即事实表进行分区，而物化视图的 Join 后果依照同样的形式进行分区。

基于这样的分区关联，能够反对多种业务场景：

• 事实表更新： 事实表做细粒度的分区，比方天级或者小时级分区，在事实表刷新之后，物化视图的相应分区能够主动刷新
• 维度表更新： 当维度表更新之后，往往须要触发所有关联后果的刷新，这个刷新代价通常较大，用户也能够抉择疏忽某些维度表的刷新，或者抉择只更新最近一段时间的计算结果
• 表面主动刷新： Hive/Iceberg 等零碎往往以分区的粒度进行数据变更，而 StarRocks 物化视图则能够订阅表面的数据变更，当某个分区变更后，触发视图的刷新
• TTL： 对物化视图进行分区之后，能够设置 TTL，实现只保留最近一段时间的计算结果，对应的业务场景，往往是具备较强的时效性，例如只须要查问最近一周的数据，那么就没必要保留所有的历史数据

小结

在上述两种常见场景的根底上，StarRocks 物化视图提供了泛滥能力，帮忙用户进行数据建模：

• 多数据源：物化视图能够基于内表、数据湖表面和 JDBC 表面等创立物化视图，比方能够对 MySQL、PostgreSQL 创立物化视图，也能够对 Hive/Iceberg 等数据源创立物化视图，并且物化视图可能主动治理数据依赖关系
• 分区映射：对内表和表面的分区关系进行保护，能实现分区粒度的视图刷新
• 主动刷新：物化视图能够反对在数据源变更时，主动刷新物化视图，不再须要用户手动治理
• 多层建模：反对创立多层物化视图，表白 ODS、DWD、DWS、ADS 的分层理念；反对联合应用 View & Materialized View，具备足够的灵活性
• 任务调度：反对多种调度模式，像是触发式调度、DAG 式调度、定时调度等等，表白不同的业务语义

场景二：通明减速

后面讲到数据建模的一个矛盾在于，数据建模难以满足业务的灵活性，且业务倒退的不同期间，对建模的要求并不一样。业务晚期数据量小、不确定性高，往往抉择粗放地应用数据；倒退前期对性能要求高、数据规模大，产生了数据建模的需要，但相干的平台和零碎曾经成型，导致重构的老本高。

而 StarRocks 抉择用物化视图的通明减速能力，来解决这样的矛盾：

• 通明减速： 用户不须要改写 SQL，优化器可能主动改写，抉择适合的物化视图进行减速
• 按需创立： 用户不须要提前布局数据的应用场景和查问 SQL，而是在发现性能问题之后，再对其创立物化视图做性能优化
• 建模后置： 创立物化视图实质上依然是通过预计算、数据建模来减速数据查问，但将建模的过程后置之后，可能满足不同期间的不同业务需要，不会造成业务资源的节约

举例来说，创立左边所示的一个物化视图，可能通明减速右边三种不同的查问模式：

• 物化视图：依照 lo_orderdate, c_city 进行分组聚合，计算 count
• 示例 1 ——聚合上卷：须要依照 lo_orderdate 进行聚合，因而能够在物化视图的根底上，进一步上卷计算；因为物化视图的聚合计算曾经将数据量缩小了几个数量级，因而二次上卷的计算十分轻量
• 示例 2 ——上卷过滤：筛选局部时段的数据，依照 c_city 维度进行聚合，此时依然能够在物化视图的根底上进行筛选并二次上卷
• 示例 3 ——过滤：这个查问仅需筛选局部时段的数据进行聚合，因为物化视图曾经依照 lo_orderdate 进行了分组，因而能够间接筛选出后果

须要留神到，这里的各种过滤、上卷操作，齐全是 StarRocks 优化器主动实现，不须要用户进行简单的 SQL 改写，不须要用户了解 SQL 的简单语义。除了上述的聚合改写能力之后，StarRocks 还反对多种改写能力，例如针对宽表 Join 的主动改写，针对时序数据 Union 改写。 这一能力在后续的文章会做具体介绍。

基于 StarRocks 物化视图的通明减速能力，用户齐全能够将数据建模的问题变成一个性能优化问题，当业务场景呈现性能需求时，通过剖析业务场景、剖析查问需要，创立适合的物化视图进行优化。故此，数据建模这一开放性问题变成一个关闭问题，更容易掂量数据建模的价值，打消不必要的适度布局和设计。

场景三：湖仓一体

最初，咱们要来介绍 StarRocks 如何通过物化视图，将湖仓更好地做到一体化：

• 对立存储和查问：明细数据、归档数据、半结构化数据存储在湖中，而精细化的加工数据存储在仓中。应用对立的引擎进行查问和剖析，同时通过物化视图进行湖和仓的连贯
• 通过物化视图进行灵便地数据建模，优化数据湖的数据品质、查问性能问题
• 通过物化视图实现按需的通明减速，不再须要提前对数据进行治理和建模，缩小数据筹备的工夫和老本

四、StarRocks 物化视图的迭代演进

StarRocks 在 2.4 版本公布物化视图性能，迄今曾经过多个版本的迭代：

• V2.4：公布根底能力，反对分区关联
• V2.5：反对查问改写，反对 JDBC/Hive 等多种数据源，反对 CTE/Window/Union 等 SQL 语句
• V3.0：反对分层建模场景，反对 Hive 的订阅刷新，加强易用性和观测性

在后续版本中，物化视图将围绕几个方向继续演进：

• 易用性：继续优化易用性，给用户提供一个开箱即用的计划，给具体场景提供一站式的解决方案
• 查问改写能力：反对更多的查问改写场景，反对主动举荐的能力
• 数据湖对接：反对 Iceberg/Hudi 等数据源的主动刷新，实现更实时的刷新
• 增量计算能力：反对更多场景的增量计算，进一步提高实时性

总结

StarRocks 心愿通过湖仓一体帮忙用户进行架构降级的同时，让物化视图来简化用户应用数据的复杂度，进步数据的性价比，挖掘出更多的数据价值。
后续咱们将推出针对物化视图的一系列文章，深刻介绍物化视图的性能和应用场景，欢送大家退出社区和订阅公众号取得第一手音讯！

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