Doris物化视图与索引应用解析

"本次分享主要围绕Doris的物化视图和索引的应用案例，由京东的OLAP架构师李阳进行讲解。在2021年的DataFunSummit峰会上，他详细介绍了这两个关键特性，旨在提升数据分析的效率和性能。" 在大数据分析领域，Doris作为一个高效的数据仓库系统，其物化视图和索引功能对于提升查询性能至关重要。以下是这两个主题的详细说明： **物化视图** 物化视图是预先计算并存储在Doris中的特定数据集，它是一个逻辑上的查询结果，但以物理表的形式存在。物化视图主要用于优化那些频繁执行且涉及复杂聚合的查询，特别是在处理大量数据时。 **适用场景** 1. **明细和固定维度查询**：当用户经常需要查询特定维度的明细数据或者固定组合的聚合数据时，物化视图可以显著提高查询速度。 2. **部分列或行的查询**：如果查询只涉及数据表中的一小部分列或行，物化视图可以减少不必要的数据读取。 3. **耗时聚合查询**：对于包含聚合函数（如SUM, MIN, MAX, COUNT等）的查询，物化视图预先计算结果，避免了每次查询时的计算过程。 4. **匹配不同前缀索引**：物化视图能够适应不同的查询模式，提供匹配不同前缀索引的能力。 **支持的聚合函数** Doris的物化视图支持多种聚合函数，包括SUM, MIN, MAX, COUNT以及BITMAP_UNION和HLL_UNION，用于处理计数和集合操作。 **创建物化视图的示例** - 创建基于k1, k2分组，k3列为SUM聚合的物化视图： ```sql CREATE MATERIALIZED VIEW k1_k2_sumk3 AS SELECT k1, k2, SUM(k3) FROM duplicate_table GROUP BY k1, k2; ``` - 创建去除重复行的物化视图： ```sql CREATE MATERIALIZED VIEW deduplicate AS SELECT k1, k2, k3, k4 FROM duplicate_table GROUP BY k1, k2, k3, k4; ``` **索引** Doris的索引机制主要是为了加速数据检索。其中，**前缀索引**是一种基于排序的索引策略，它允许快速查找具有特定前缀列的数据。 **原理介绍** 前缀索引基于数据的排序，通过预定义的列组合（前缀列）来构建索引。这样，当查询条件匹配这些前缀列时，Doris可以更快地定位到相关数据，减少了全表扫描的需要，从而提高了查询效率。 在实际应用中，根据业务场景选择合适的物化视图和索引策略，可以显著优化Doris的查询性能，提升整体数据分析的效率。同时，理解这些概念和使用方法，对于数据库管理员和数据分析师来说，是确保数据仓库系统高效运行的关键。