一、概述为了加速在线分析处理，除了物化视图，Calcite 还引入 Lattice 和 Tile 的概念。Lattice 通过定义 model 的方式，来描述星型查询，之后通过 model 自动生成多个物化结果，查询改写时会使用这些物化结果。Lattice 可以看做是在星型数据模型下对物化视图的推荐、创建和识别的机制。这种推荐可以根据查询的频次统计，也可以基于某些分析维度的重要等级。 二、测试创建一个包含 Lattice 格的模型: 123456789101112131415161718192021222324252627282930{ "version": "1.0", "defaultSchema": "foodmart", "schemas": [ { "type": "jdbc", "name": "foodmart", "jdbcUser&quo ...

一、概述物化视图 (Materialized View) 是一种特殊的物理表，本质是预计算，把某些耗时的操作（例如JOIN、AGGREGATE）的结果保存到物理存储上，可以像表一样被访问，以便在后续查询时直接复用，最终达到加速查询的目的，即空间换时间。而普通视图(View)**仅是简化用户的查询定义，不存储实际结果数据。

一、概述物化视图 (Materialized View) 是一种特殊的物理表，本质是预计算，把某些耗时的操作（例如JOIN、AGGREGATE）的结果保存到物理存储上，可以像表一样被访问，以便在后续查询时直接复用，最终达到加速查询的目的，即空间换时间。而普通视图(View)**仅是简化用户的查询定义，不存储实际结果数据。 二、实现2.1. 引擎维护一些 Calcite 适配器以及依赖于 Calcite 的项目具有自己的物化视图概念，允许用户基于现有表定义物化视图，适配器会自动将这些物化视图暴露给 Calcite。 当在 Hive 中创建物化视图时，用户可以指定视图是否可以在查询优化中使用。如果用户选择这样做，物化视图将在 Calcite 中注册。通过在Calcite 中注册物化视图，优化器有机会自动重写查询以使用这些视图～ 2.1.1. 物化视图注册Calcite Model 可基于 Json 文件定义 Schema，用于描述数据源中 Schema的相关信息，在 model 文件中，可以配置 Materize View SQL，然后 Calcite 会将 MV 的 SQL 解析成 ...

一、概述早期使用物化视图时，通常需要人工修改查询 SQL，显式在 SQL 中指定使用物化视图。支持自动查询修改功能后，物化视图自动查询改写功能将自动、透明的重写查询 SQL，使查询 SQL 可以使用物化视图（即使查询SQL本身指定的是查询基表而非物化视图），从而加速查询 SQL 的运行。 https://developer.aliyun.com/article/783672?spm=a2c6h.14164896.0.0.75b052840Ff9B1 二、查询改写检查一个查询能被视图回答需要满足下面两个条件： 物化视图 Join 关系在查询中存在 物化视图有足够的数据来回答查询 部分条件下即使不满足条件，视图也可能会被用于改写。例如视图包含一部分查询所需要的数据，可以使用物化视图回答部分查询，剩下的数据从原始数据中计算。这部分改写检查会放在高级改写规则中进行介绍。 改写检查会依次进行 Join 检查和 Ouput 检查，如果查询或视图中含有 Grouping By 和 Aggregation，还会进行额外的检查，如果需要，会尝试对视图进一步聚合。 2.1. Join 检查当查询和 ...

一、概述物化视图 (Materialized View) 是一种特殊的物理表，本质是预计算，把某些耗时的操作（例如JOIN、AGGREGATE）的结果保存到物理存储上，可以像表一样被访问，以便在后续查询时直接复用，最终达到加速查询的目的，即空间换时间。而普通视图(View)**仅是简化用户的查询定义，不存储实际结果数据。 1.1. 优/缺点1.1.1. 优点 提高查询性能：对于复杂的查询，由于物化视图存储了查询结果，可以直接从物化视图中读取数据，提高了查询效率。 应急查询：物化视图允许用户在数据库服务器关闭或网络连接中断时，仍然可以访问和分析数据。 1.1.2. 缺点 存储空间：物化视图需要额外的存储空间来保存查询结果。 数据更新：如果底层数据频繁变动，物化视图需要定期刷新，这可能会增加维护成本。 物化视图使用得当能够数倍，甚至数十倍提升查询性能，但其也不是万能的，如果不分场景盲目创建物化视图。一方面是因为物化视图的创建和更新有成本，另一方面，判定 SQL 是否命中的逻辑也在性能敏感的代码路径上引入了额外的耗时。 使用物化视图的效果评价需要考虑2个方面：首先，其是否带来了查询的性能 ...

一、概述语法解析是SQL处理的前提和基础，目前由于不同的计算引擎SQL方言不同，因此SQL解析处理模式也大相径庭。从整体上看，SQL解析将SQL转为AST抽象语法树，该语法树是朴素的，无元数据绑定的，也无法直接进行查询优化。但基于语法树遍历，也可以挖掘丰富的SQL执行信息，如目标库表、数据血缘、防御SQL注入攻击、热度分析等。除此之外，基于语法树也可以进行SQL改写处理，识别特定节点并变更后，再将语法树转为改写后的SQL执行。

一、概述 二、统一语法解析三、加速在数据库操作中，人们往往希望在调用数据库查询接口时，能够更快地获取查询结果。这个需求的实现往往需要通盘考虑表的索引选择、扫描范围、CPU和内存使用状态、网络和硬盘 I/O 的情况等。尤其是在支持SQL语句这种复杂的数据库操作语言时，查询语句产生的执行计划往往会非常复杂，如何采用最优的查询策略，更快地获取数据就成为数据库需要解决的核心问题。 3.1. 索引3.1.1. B+树索引3.1.2. 倒排索引3.1.3. 哈希索引3.2. 缓存3.3. 预计算3.3.1. Roll Up3.3.2. 物化视图物化视图 (Materialized View) 是一种特殊的物理表，本质是预计算，把某些耗时的操作（例如JOIN、AGGREGATE）的结果保存到物理存储上，可以像表一样被访问，以便在后续查询时直接复用，最终达到加速查询的目的，即空间换时间。而普通视图(View)**仅是简化用户的查询定义，不存储实际结果数据。 引用本站文章 统一S ...