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一张虚表，不存数据，对外暴露真实表的一部分数据，增强数据保密性，查询的时候，底层会转换成对真实表的查询，走MapReduce。
hive的视图_hive 视图_kcy000的博客-CSDN博客
二、物化视图
将视图持久化，不走MapReduce，提高查询效率文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-525633.html
hive数据模型之视图和物化视图_枣泥馅的博客-CSDN博客文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-525633.html
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目录 素材 一、数据仓库简介 1、数据仓库的认识 （1）数据仓库是面向主题的。 （2）数据仓库是随时间变化的。 （3）数据仓库相对稳定 （4）OLTP和OLAP 2、数据仓库的结构 （1）数据源 （2）数据存储及管理 （3）OLAP 服务器 （4）前端工具 3、数据仓库的数据模型 （1）星状模
物化视图是相对普通视图而言的。普通视图是虚拟表，而物化视图实际上就是存储SQL执行语句的结果，可以直接使用数据而不用重复执行查询语句，从而提升性能。 按照刷新方式物化视图分为两种： 全量物化视图 ：仅支持对已创建的物化视图进行全量更新，而不支持进行增
物化视图文档，更多的可以去官方文档了解，写得很详细。 物化视图 物化视图（Materialized View）是一种预先计算和存储数据的技术，可以加速数据处理和查询操作，降低计算资源的使用，提供更高的查询并发能力。简单来说它包含了一个查询结果的预计算数据。这个概念与普
视图，为查询提供了便利。定义视图时， 可以包含复杂的集合查询逻辑或隐藏敏感信息。构建查询语句时，无需重复构建和维护聚合管道查询中的多个过程。Mongodb查询优化器也可以调整查询管道中的顺序，与视图查询中定义的查询条件一起进行优化。 视图实时返回聚合查询
官方文档 什么是物化视图 ClickHouse 中物化视图（Materialized View）是一种预先计算并缓存结果的视图，它存储在磁盘上并自动更新，典型的空间换时间思路。物化视图是一种优化技术，它可以加速查询操作，降低系统负载，并提高查询性能。 创建语法： 物化视图工作流程 当你
目录 （一）前言 （二）正文 1. 物化视图（索引视图）与查询重写的基本概念 2. 创建测试环境 （1）建表 （2）写数据 3. 索引视图创建 （1）创建语法 （2）为索引视图创建索引 4. 查询重写 5. 为什么查询会被重写 6. 索引视图什么时候更新 7. 改变基于视图的查询 之前做
ROLLUP 在多维分析中是“上卷”的意思，即将数据按某种指定的粒度进行进一步聚合。 通过建表语句创建出来的表称为 Base 表（Base Table,基表） 在 Base 表之上，我们可以创建任意多个 ROLLUP 表。这些 ROLLUP 的数据是基于 Base 表产生的，并且在物理上是独立存储的。 Rollup表的好处
ROLLUP 在多维分析中是“上卷”的意思，即将数据按某种指定的粒度进行进一步聚合。 通过建表语句创建出来的表称为 Base 表（Base Table,基表） 在 Base 表之上，我们可以创建任意多个 ROLLUP 表。这些 ROLLUP 的数据是基于 Base 表产生的，并且在物理上是独立存储的。 Rollup表的好处
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。 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
ClickHouse 的物化视图是一种查询结果的持久化，它的存在是为了带来查询效率的提升。用户使用物化视图时跟普通的表没有太大区别，其实它就是一张逻辑表，也像是一张时刻在预计算的表，创建的过程它是用了一个特殊引擎，加上后来 as select，就是 create 一个 table as select
