增量刷新物化视图

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增量刷新会通过特定算法,只计算变更部分的数据,然后定向更新物化视图中的数据。增量刷新相较于全量刷新开销更低,可以更高频地更新。如果您仅需要刷新变更的数据,可以选择增量刷新物化视图。本文介绍如何在创建物化视图时指定增量刷新模式。

前提条件

增量刷新物化视图时,集群内核版本应满足以下条件:

  • 增量刷新单表物化视图时,集群的内核版本需为3.1.9.0及以上版本。

  • 增量刷新多表物化视图时,集群的内核版本需为3.2.1.0及以上版本。

说明
  • 查看企业版基础版湖仓版集群的内核版本,请执行SELECT adb_version();。如需升级内核版本,请联系技术支持。

  • 查看和升级数仓版集群的内核版本,请参见查看和升级版本

适用场景

物化视图常用来加速复杂查询或者简化ETL流程,物化视图的本质是将用户定义的查询提前计算好,按用户要求自动刷新视图中的数据。刷新的方式一般分为两种,全量刷新和增量刷新。两者区别如下:

  • 全量刷新每次重新运行SQL,将算好的新数据全量覆盖旧数据。

  • 增量刷新通过特定算法,每次只计算新变更部分的数据,然后定向更新物化视图中的部分数据。

因此,增量刷新往往开销更低,可以更高频地更新。从更新机制上看,增量刷新是优于全量刷新的,但其实并不是所有场景都适合增量刷新。它们各自有适用的场景。

全量刷新适用于T+1类的离线场景。常见的适用场景如下:

  • 数据每天批量更新一次,或者小时级别更新一次,更适合全量刷新。这类SQL通常比较复杂,全量刷新对SQL语法没有任何约束。

  • 在某些分钟级别延迟的场景中也可以使用全量刷新,往往这类SQL即使全量计算成本也不大,通常十几秒能完成,还可以达到一定的实时效果。

增量刷新适用于实时场景。常见的适用场景如下:

  • 数据实时流入。

  • 需要实时更新的报表或ETL。

  • 对数据延迟要求高的秒级延迟需求。

物化视图本质是过去某一时刻的数据查询结果,刷新的延迟越低,就越接近实际结果。一些数仓会保证强一致,但维护成本高,基表写入性能也不稳定。AnalyticDB for MySQL是全异步算法,支持任意DML,不影响基表写入。

增量更新成本更低,是胜在只算增量。如果计算相同的数据量,由于算法更复杂,计算成本要比全量刷新高。所以在T+1类定期大批数据量计算的场景,并不合适。并且要能够维护查询数据的增量更新,并不是任意SQL都支持的,有一些限制。

增量刷新可以代替一部分流计算的需求,尤其是对SQL查询语意有要求的(要求增量刷新物化视图的结果和查询基表的结果完全一致),使用增量刷新不需要您额外维护流引擎组件,成本更低。

使用限制

  • 增量刷新只支持自动刷新,不允许手动刷新。增量刷新模式下的自动刷新间隔最短5秒(s),最长5分钟(min)。

  • 由于物化视图要保证结果和您查询基表的结果完全一致,且要支持任意DML变更,所以并不是所有QUERY BODY都可以增量刷新。如果创建的物化视图无法增量刷新,创建时会报错。

  • 内核版本为3.2.3.0以下的集群,不支持将定义了分区的表作为增量物化视图的基表。

  • 增量刷新的物化视图,其基表在执行INSERT OVERWRITE以及TRUNCATE操作时会报错,因此基表禁止执行这些操作。

  • 增量刷新多表物化视图时,您还需注意以下内容:

    • 多表物化视图目前仅支持使用INNER JOIN。

    • 多表物化视图中默认最多关联5张表,若您有需求,可提交工单联系技术支持,根据集群规格调大该限制。

    • 多表物化视图中的关联字段需为表的原始字段,且关联字段的数据类型相同,均有INDEX索引。

    • 基表为复制表时,不支持增量刷新多表物化视图。

权限要求

  • 创建物化视图需要有数据库或表级别的CREATE权限。

  • 刷新物化视图需要有数据库或表级别的INSERT权限。

  • 需要有物化视图所涉及的所有表的相关列(或整个表)的SELECT权限。

  • 如果在创建物化视图时指定物化视图为自动刷新模式,需要具备通过服务器本地(即127.0.0.1)或者任意IP(即'%')刷新视图的权限。

  • 如果在创建物化视图时指定物化视图为增量刷新模式,需要有物化视图所涉及的所有基表的ALTER权限。

准备工作

在创建增量刷新的物化视图前,需要执行以下操作:

  1. 打开Binlog特性。

    重要
    • 3.2.0.0及以上内核版本集群默认打开Binlog特性;3.2.0.0以下内核版本集群需执行SET命令手动打开Binlog特性。

    • 查看企业版基础版湖仓版集群的内核版本,请执行SELECT adb_version();。如需升级内核版本,请联系技术支持。

    • 查看和升级数仓版集群的内核版本,请参见查看和升级版本

    SET ADB_CONFIG BINLOG_ENABLE=true;
  2. 打开基表的Binlog功能。

    ALTER TABLE <table_name> binlog=true;
    重要
    • 对于打开Binlog功能的表,只有3.2.0.0及以上内核版本才支持INSERT OVERWRITE INTO和TRUNCATE操作。

    • 增量刷新物化视图创建完成后,不允许关闭基表的Binlog功能。

    • 删除增量刷新的物化视图后,可以执行SET ADB_CONFIG BINLOG_ENABLE=false;ALTER TABLE <table_name> binlog=false;手动关闭Binlog特性和基表的Binlog功能。

创建物化视图时指定增量刷新模式

CREATE [OR REPLACE] MATERIALIZED VIEW <mv_name>
[MV DEFINITION]
REFRESH FAST [ON DEMAND] [START WITH date] <NEXT date>
AS
<QUERY BODY>

关键字说明

关键字

是否必填

说明

OR REPLACE

根据是否存在重名物化视图选择对应的规则来创建物化视图,具体规则如下:

  • 若不存在重名物化视图,AnalyticDB for MySQL会直接创建一个新视图。

  • 若存在重名物化视图,AnalyticDB for MySQL会先删除原有的重名物化视图,再重新创建。

mv_name

物化视图名称。

[MV DEFINITION]

定义物化视图中表相关的特性。物化视图使用一张普通的表结构来存储数据,您可以使用该关键字指定物化视图的主键,分区键,索引等。

增量刷新的物化视图会自动生成主键。您也可以手动指定主键,主键生成的规则如下:

  • 带GROUP BY的场景,主键必须为GROUP BY列。例如,GROUP BY a,b,主键必须是a和b。

  • 不带GROUP BY的聚合操作场景,主键需为常量主键,确保全局唯一。

  • 不带GROUP BY的非聚合操作场景,主键需为基表的主键。

说明

与创建表的语法一致,创建物化视图时也不支持定义查询中没有输出的列。

REFRESH FAST

指定刷新模式为增量刷新。

ON DEMAND

按需触发刷新。增量刷新仅支持根据配置的START WITH dateNEXT date自动触发刷新。

START WITH date

定义自动刷新物化视图时的首次刷新时间。若不填,默认首次刷新时间为当前时间点。

NEXT date

定义自动刷新物化视图时的下次刷新时间。

QUERY BODY

定义物化视图的查询主体。

  • 增量刷新的物化视图QUERY BODY中,不允许出现非确定性的表达式作为条件,如:now()rand()等。

  • 聚合操作支持COUNT、SUM、MAX、MIN、AVG、APPROX_DISTINCT和COUNT(DISTINCT)函数。

    说明

    仅3.2.2.1及以上版本,支持MAX、MIN、AVG、APPROX_DISTINCT和COUNT(DISTINCT)函数。

  • 使用MAX、MIN、APPROX_DISTINCT或COUNT(DISTINCT)函数时,增量物化视图的基表只允许执行INSERT操作。基表在执行DELETE、UPDATE、REPLACE、INSERT ON DUPLICATE KEY UPDATE等会导致数据删除的操作时会报错,因此基表禁止执行这些操作。

  • COUNT(DISTINCT)仅支持INTEGER类型。

  • AVG不支持DECIMAL类型。

  • 聚合操作不支持HAVING关键字。

  • 除COUNT(DISTINCT)外,其余聚合操作均不支持DISTINCT关键字。

增量刷新单表物化视图

  1. 创建基表。

    CREATE TABLE tbl0
    (a bigint,
     b tinyint,
     c boolean,
     d decimal(15, 2),
     PRIMARY KEY(a))
    DISTRIBUTED BY HASH (a);
  2. 打开Binlog特性。

    SET ADB_CONFIG BINLOG_ENABLE=true;
    ALTER TABLE tbl0 binlog=true;
  3. 创建增量刷新的物化视图。

    • 创建无聚合操作的单表增量刷新的物化视图,每10秒钟刷新一次,示例如下:

      CREATE MATERIALIZED VIEW mv0
      REFRESH FAST NEXT now() + INTERVAL 10 second
      AS
      SELECT a, b, c   #系统自动输出基表主键作为物化视图主键。
      FROM tbl0
      WHERE d > 1000;
    • 创建分组聚合操作的单表增量刷新的物化视图,每5秒钟刷新一次,示例如下:

      CREATE MATERIALIZED VIEW mv1
      REFRESH FAST NEXT now() + INTERVAL 5 second
      AS
      SELECT
         b, c,                # 系统会自动输出GROUP BY列作为物化视图主键。
         COUNT(a) AS cnt_a,   # 聚合输出列。
         sum(d) AS sum_d,     # 聚合输出列。
         b / 100 AS new_b     # 非聚合输出列可以使用任意表达式。
      FROM tbl0
      WHERE ifnull(d, 1) > 0  # 条件可以使用任何表达式。
      GROUP BY b, c;
    • 创建无分组聚合操作的单表增量物化视图,每分钟刷新一次,示例如下:

      CREATE MATERIALIZED VIEW mv2
      REFRESH FAST NEXT now() + INTERVAL 1 minute
      AS
      SELECT count(*) AS cnt   # 系统会自动生成常量主键,确保全局只有一条记录在视图中。
      FROM tbl0;

增量刷新多表物化视图

  1. 创建基表,并打开Binlog特性。

    CREATE TABLE tbl0 (
      a0 bigint,
      b0 varchar,
      c0 int,
      d0 varchar,
      e0 boolean,
      PRIMARY KEY(a0)
    )
    DISTRIBUTED BY HASH (a0) BINLOG=true;
    
    CREATE TABLE tbl1 (
      a1 bigint,
      b1 varchar,
      c1 int,
      d1 varchar,
      e1 boolean,
      PRIMARY KEY(a1)
    )
    DISTRIBUTED BY HASH (a1) BINLOG=true;
    
    CREATE TABLE tbl2 (
      a2 bigint,
      b2 varchar,
      c2 int,
      d2 varchar,
      e2 boolean,
      PRIMARY KEY(a2)
    )
    DISTRIBUTED BY HASH (a2) BINLOG=true;
  2. 创建增量刷新的物化视图。

    • 创建无聚合操作的多表增量刷新的物化视图,每5秒钟刷新一次,示例如下:

      CREATE MATERIALIZED VIEW mv3
      REFRESH FAST NEXT now() + INTERVAL 5 second
      AS
      SELECT a0, a1, a2, (c0 + c1 + c2) AS c
      FROM tbl0
      JOIN tbl1 ON b1 = b0
      JOIN tbl2 ON b2 = b1;
    • 创建分组聚合操作的多表增量刷新的物化视图,每10秒钟刷新一次,示例如下:

      CREATE MATERIALIZED VIEW mv4
      REFRESH FAST NEXT now() + INTERVAL 10 second
      AS
      SELECT 
      d0, d1, d2,                
      COUNT(*) AS cnt,           
      sum(c1) AS sum_c1,         
      sum(c2) AS sum_c2          
      FROM tbl0
      JOIN (SELECT b1, c1, d1 FROM tbl1) ON b1 = b0
      JOIN (SELECT * FROM tbl2 WHERE e2 = true) ON b2 = b1
      GROUP BY d0, d1, d2;