同期マテリアライズドビュー
このトピックでは、同期マテリアライズドビュー (Rollup) の作成、使用、および管理方法について説明します。
同期マテリアライズドビューでは、ベーステーブルのすべての変更が対応する同期マテリアライズドビューに同時に更新されます。同期マテリアライズドビューのリフレッシュは自動的にトリガーされます。同期マテリアライズドビューは、維持と更新が非常に安価であり、リアルタイムの単一テーブル集計クエリの透明なアクセラレーションに適しています。
CelerData の同期マテリアライズドビューは、the default catalog の単一のベーステーブルにのみ作成できます。これらは、非同期マテリアライズドビューのような物理テーブルではなく、クエリアクセラレーションのための特別なインデックスです。
CelerData は、複数のテーブルとより多くの集計演算子の作成をサポートする非同期マテリアライズドビューを提供しています。非同期マテリアライズドビュー の使用については、Asynchronous materialized view を参照してください。
次の表は、非同期マテリアライズドビュー (ASYNC MVs) と同期マテリアライズドビュー (SYNC MV) を、サポートする機能の観点から比較したものです。
| 単一テーブル集計 | マルチテーブルジョイン | クエリの書き換え | リフレッシュ戦略 | ベーステーブル | |
|---|---|---|---|---|---|
| ASYNC MV | はい | はい | はい |
| 複数のテーブルから:
|
| SYNC MV (Rollup) | 集計関数の選択肢が限られている | いいえ | はい | データロード中の同期リフレッシュ | Default catalog の単一テーブル |
基本概念
-
ベーステーブル
ベーステーブルは、マテリアライズドビューの駆動テーブルです。
CelerData の同期マテリアライズドビューでは、ベーステーブルは default catalog の単一の内部テーブルでなければなりません。CelerData は、重複キーテーブル、集計テーブル、およびユニークキーテーブルに同期マテリアライズドビューを作成することをサポートしています。
-
リフレッシュ
同期マテリアライズドビューは、ベーステーブルのデータが変更されるたびに自動的に更新されます。リフレッシュを手動でトリガーする必要はありません。
-
クエリの書き換え
クエリの書き換えとは、マテリアライズドビューが構築されたベーステーブルに対してクエリを実行する際に、システムがマテリアライズドビュー内の事前計算された結果をクエリに再利用できるかどうかを自動的に判断することを意味します。再利用できる場合、システムは関連するマテリアライズドビューからデータを直接ロードし、時間とリソースを消費する計算やジョインを回避します。
同期マテリアライズドビューは、一部の集計演算子に基づいてクエリの書き換えをサポートします。詳細については、集計演算子の対応 を参照してください。
準備
同期マテリアライズドビューを作成する前に、データウェアハウスが同期マテリアライズドビューによるクエリアクセラレーションに適しているかどうかを確認してください。たとえば、クエリが特定のサブクエリステートメントを再利用しているかどうかを確認します。
次の例は、各トランザクションのトランザクション ID record_id、販売員 ID seller_id、店舗 ID store_id、日付 sale_date、および販売額 sale_amt を含むテーブル sales_records に基づいています。これらの手順に従ってテーブルを作成し、データを挿入します。
CREATE TABLE sales_records(
record_id INT,
seller_id INT,
store_id INT,
sale_date DATE,
sale_amt BIGINT
) DISTRIBUTED BY HASH(record_id);
INSERT INTO sales_records
VALUES
(001,01,1,"2022-03-13",8573),
(002,02,2,"2022-03-14",6948),
(003,01,1,"2022-03-14",4319),
(004,03,3,"2022-03-15",8734),
(005,03,3,"2022-03-16",4212),
(006,02,2,"2022-03-17",9515);
この例のビジネスシナリオでは、異なる店舗の販売額に関する頻繁な分析が求められます。その結果、各クエリで sum() 関数が使用され、大量の計算リソースを消費します。クエリを実行してその時間を記録し、EXPLAIN コマンドを使用してクエリプロファイルを表示できます。
MySQL > SELECT store_id, SUM(sale_amt)
FROM sales_records
GROUP BY store_id;
+----------+-----------------+
| store_id | sum(`sale_amt`) |
+----------+-----------------+
| 2 | 16463 |
| 3 | 12946 |
| 1 | 12892 |
+----------+-----------------+
3 rows in set (0.02 sec)
MySQL > EXPLAIN SELECT store_id, SUM(sale_amt)
FROM sales_records
GROUP BY store_id;
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Explain String |
+-----------------------------------------------------------------------------+
| PLAN FRAGMENT 0 |
| OUTPUT EXPRS:3: store_id | 6: sum |
| PARTITION: UNPARTITIONED |
| |
| RESULT SINK |
| |
| 4:EXCHANGE |
| |
| PLAN FRAGMENT 1 |
| OUTPUT EXPRS: |
| PARTITION: HASH_PARTITIONED: 3: store_id |
| |
| STREAM DATA SINK |
| EXCHANGE ID: 04 |
| UNPARTITIONED |
| |
| 3:AGGREGATE (merge finalize) |
| | output: sum(6: sum) |
| | group by: 3: store_id |
| | |
| 2:EXCHANGE |
| |
| PLAN FRAGMENT 2 |
| OUTPUT EXPRS: |
| PARTITION: RANDOM |
| |
| STREAM DATA SINK |
| EXCHANGE ID: 02 |
| HASH_PARTITIONED: 3: store_id |
| |
| 1:AGGREGATE (update serialize) |
| | STREAMING |
| | output: sum(5: sale_amt) |
| | group by: 3: store_id |
| | |
| 0:OlapScanNode |
| TABLE: sales_records |
| PREAGGREGATION: ON |
| partitions=1/1 |
| rollup: sales_records |
| tabletRatio=10/10 |
| tabletList=12049,12053,12057,12061,12065,12069,12073,12077,12081,12085 |
| cardinality=1 |
| avgRowSize=2.0 |
| numNodes=0 |
+-----------------------------------------------------------------------------+
45 rows in set (0.00 sec)
クエリに約 0.02 秒かかり、クエリプロファイルの rollup フィールドの値が sales_records であるため、同期マテリアライズドビューがクエリを加速するために使用されていないことが観察されます。
同期マテリアライズドビューの作成
特定のクエリステートメントに基づいて同期マテリアライズドビューを作成するには、CREATE MATERIALIZED VIEW を使用します。
テーブル sales_records と前述のクエリステートメントに基づいて、次の例では、各店舗の販売額の合計を分析するために同期マテリアライズドビュー store_amt を作成します。
CREATE MATERIALIZED VIEW store_amt AS
SELECT store_id, SUM(sale_amt)
FROM sales_records
GROUP BY store_id;
注意
- 同期マテリアライズドビューで集計関数を使用する場合、GROUP BY 句を使用し、SELECT リストに少なくとも 1 つの GROUP BY 列を指定する必要があります。
- 同期 マテリアライズドビューは、1 つの集計関数を複数の列に使用することをサポートしていません。
sum(a+b)の形式のクエリステートメントはサポートされていません。- 同期マテリアライズドビューは、1 つの列に複数の集計関数を使用することをサポートしていません。
select sum(a), min(a) from tableの形式のクエリステートメントはサポートされていません。- 同期マテリアライズドビューを作成する際に、JOIN および WHERE 句はサポートされていません。
- ALTER TABLE DROP COLUMN を使用してベーステーブルの特定の列を削除する場合、ベーステーブルのすべての同期マテリアライズドビューに削除された列が含まれていないことを確認する必要があります。そうでない場合、削除操作を実行できません。同期マテリアライズドビューで使用されている列を削除するには、まずその列を含むすべての同期マテリアライズドビューを削除し、その後に列を削除する必要があります。
- テーブルに対して同期マテリアライズドビューを作成しすぎると、データロードの効率に影響を与えます。ベーステーブルにデータがロードされるとき、同期マテリアライズドビューとベーステーブルのデータは同期的に更新されます。ベーステーブルに
n個の同期マテリアライズドビューが含まれている場合、ベーステーブルにデータをロードする効率はn個のテーブルにデータをロードする効率とほぼ同じです。- 現在、CelerData は同時に複数の同期マテリアライズドビューを作成することをサポートしていません。新しい同期マテリアライズドビューは、前のものが完了した後にのみ作成できます。
同期マテリアライズドビューの構築状況を確認する
同期マテリアライズドビューの作成は非同期操作です。CREATE MATERIALIZED VIEW を正常に実行すると、マテリアライズドビューの作成タスクが正常に送信されたことを示します。データベース内で同期マテリアライズドビューの構築状況を SHOW ALTER MATERIALIZED VIEW を使用して確認できます。
MySQL > SHOW ALTER MATERIALIZED VIEW\G
*************************** 1. row ***************************
JobId: 12090
TableName: sales_records
CreateTime: 2022-08-25 19:41:10
FinishedTime: 2022-08-25 19:41:39
BaseIndexName: sales_records
RollupIndexName: store_amt
RollupId: 12091
TransactionId: 10
State: FINISHED
Msg:
Progress: NULL
Timeout: 86400
1 row in set (0.00 sec)
RollupIndexName セクションは同期マテリアライズドビューの名前を示し、State セクションは構築が完了したかどうかを示します。
同期マテリアライズドビューをクエリする
同期マテリアライズドビューは本質的にベーステーブルのインデックスであり、物理テーブルではないため、ヒント [_SYNC_MV_] を使用してのみ同期マテリアライズドビューをクエリできます。
-- ヒントの中の角括弧 [] を省略しないでください。
MySQL > SELECT * FROM store_amt [_SYNC_MV_];
+----------+----------+
| store_id | sale_amt |
+----------+----------+
| 2 | 6948 |
| 3 | 8734 |
| 1 | 4319 |
| 2 | 9515 |
| 3 | 4212 |
| 1 | 8573 |
+----------+----------+
注意
現在、CelerData は、同期マテリアライズドビューの列に対して指定したエイリアスがあっても、自動的に列名を生成します。
同期マテリアライズドビューを使用したクエリ
作成した同期マテリアライズドビューには、クエリステートメントに従った事前計算された結果の完全なセットが含まれています。後続のクエリはその中のデータを使用します。準備段階で行ったのと同じクエリを実行して、クエリ時間をテストできます。
MySQL > SELECT store_id, SUM(sale_amt)
FROM sales_records
GROUP BY store_id;
+----------+-----------------+
| store_id | sum(`sale_amt`) |
+----------+-----------------+
| 2 | 16463 |
| 3 | 12946 |
| 1 | 12892 |
+----------+-----------------+
3 rows in set (0.01 sec)
クエリ時間が 0.01 秒に短縮されたことが観察されます。
クエリが同期マテリアライズドビューにヒットしたかどうかを確認する
EXPLAIN コマンドを再度実行して、クエリが同期マテリアライズドビューにヒットしたかどうかを確認します。
MySQL > EXPLAIN SELECT store_id, SUM(sale_amt) FROM sales_records GROUP BY store_id;
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Explain String |
+-----------------------------------------------------------------------------+
| PLAN FRAGMENT 0 |
| OUTPUT EXPRS:3: store_id | 6: sum |
| PARTITION: UNPARTITIONED |
| |
| RESULT SINK |
| |
| 4:EXCHANGE |
| |
| PLAN FRAGMENT 1 |
| OUTPUT EXPRS: |
| PARTITION: HASH_PARTITIONED: 3: store_id |
| |
| STREAM DATA SINK |
| EXCHANGE ID: 04 |
| UNPARTITIONED |
| |
| 3:AGGREGATE (merge finalize) |
| | output: sum(6: sum) |
| | group by: 3: store_id |
| | |
| 2:EXCHANGE |
| |
| PLAN FRAGMENT 2 |
| OUTPUT EXPRS: |
| PARTITION: RANDOM |
| |
| STREAM DATA SINK |
| EXCHANGE ID: 02 |
| HASH_PARTITIONED: 3: store_id |
| |
| 1:AGGREGATE (update serialize) |
| | STREAMING |
| | output: sum(5: sale_amt) |
| | group by: 3: store_id |
| | |
| 0:OlapScanNode |
| TABLE: sales_records |
| PREAGGREGATION: ON |
| partitions=1/1 |
| rollup: store_amt |
| tabletRatio=10/10 |
| tabletList=12092,12096,12100,12104,12108,12112,12116,12120,12124,12128 |
| cardinality=6 |
| avgRowSize=2.0 |
| numNodes=0 |
+-----------------------------------------------------------------------------+
45 rows in set (0.00 sec)
クエリプロファイルの rollup セクションの値が store_amt になっていることが観察されます。これは、構築した同期マテリアライズドビューであり、このクエリが同期マテリアライズドビューにヒットしたことを意味します。
同期マテリアライズドビューを表示する
テーブルとその下位の同期マテリアライズドビューのスキーマを確認するには、DESC <tbl_name> ALL を実行できます。
MySQL > DESC sales_records ALL;
+---------------+---------------+-----------+--------+------+-------+---------+-------+
| IndexName | IndexKeysType | Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+---------------+---------------+-----------+--------+------+-------+---------+-------+
| sales_records | DUP_KEYS | record_id | INT | Yes | true | NULL | |
| | | seller_id | INT | Yes | true | NULL | |
| | | store_id | INT | Yes | true | NULL | |
| | | sale_date | DATE | Yes | false | NULL | NONE |
| | | sale_amt | BIGINT | Yes | false | NULL | NONE |
| | | | | | | | |
| store_amt | AGG_KEYS | store_id | INT | Yes | true | NULL | |
| | | sale_amt | BIGINT | Yes | false | NULL | SUM |
+---------------+---------------+-----------+--------+------+-------+---------+-------+
8 rows in set (0.00 sec)
同期マテリアライズドビューを削除する
次の状況では、同期マテリアライズドビューを削除する必要があります。
- 間違ったマテリアライズドビューを作成しており、構築が完了する前に削除する必要がある。
- マテリアライズドビューを作成しすぎて、ロードパフォーマンスが大幅に低下し、一部のマテリアライズドビューが重複している。
- 関連するクエリの頻度が低く、比較的高いクエリ遅延を許容できる。
未完成の同期マテリアライズドビューを削除する
進行中の作成タスクをキャンセルすることで、作成中の同期マテリアライズドビューを削除できます。まず、マテリアライズドビューの構築状況を確認する ことで、マテリアライズドビュー作成タスクのジョブ ID JobID を取得する必要があります。ジョブ ID を取得したら、CANCEL ALTER コマンドを使用して作成タスクをキャンセルします。
CANCEL ALTER TABLE ROLLUP FROM sales_records (12090);
既存の同期マテリ アライズドビューを削除する
既存の同期マテリアライズドビューは、DROP MATERIALIZED VIEW コマンドを使用して削除できます。
DROP MATERIALIZED VIEW store_amt;
ベストプラクティス
正確なカウントディスティンクト
次の例は、広告ビジネス分析テーブル advertiser_view_record に基づいており、広告が表示された日付 click_time、広告の名前 advertiser、広告のチャンネル channel、および広告を表示したユーザーの ID user_id を記録しています。
CREATE TABLE advertiser_view_record(
click_time DATE,
advertiser VARCHAR(10),
channel VARCHAR(10),
user_id INT
) distributed BY hash(click_time);
分析は主に広告の UV に焦点を当てています。
SELECT advertiser, channel, count(distinct user_id)
FROM advertiser_view_record
GROUP BY advertiser, channel;
正確なカウントディスティンクトを加速するために、このテーブルに基づいて同期マテリアライズドビューを作成し、bitmap_union 関数を使用してデータを事前集計できます。
CREATE MATERIALIZED VIEW advertiser_uv AS
SELECT advertiser, channel, bitmap_union(to_bitmap(user_id))
FROM advertiser_view_record
GROUP BY advertiser, channel;
同期マテリアライズドビューが作成されると、後続のクエリ内のサブクエリ count(distinct user_id) は自動的に bitmap_union_count (to_bitmap(user_id)) に書き換えられ、同期マテリアライズドビューにヒットするようになります。
近似カウントディスティンクト
上記のテーブル advertiser_view_record を再度例として使用します。近似カウントディスティンクトを加速するために、このテーブルに基づいて同期マテリアライズドビューを作成し、hll_union() 関数を使用してデータを事前集計できます。
CREATE MATERIALIZED VIEW advertiser_uv2 AS
SELECT advertiser, channel, hll_union(hll_hash(user_id))
FROM advertiser_view_record
GROUP BY advertiser, channel;
追加のソートキーを設定する
ベーステーブル tableA が k1、k2、k3 の列を含み、k1 と k2 のみがソートキーであるとします。サブクエリ where k3=x を含むクエリを加速する必要がある場合、k3 を最初の列として同期マテリアライズドビューを作成できます。
CREATE MATERIALIZED VIEW k3_as_key AS
SELECT k3, k2, k1
FROM tableA
集計演算子の対応
同期マテリアライズドビューを使用してクエリが実行されると、元のクエリステートメントは自動的に書き換えられ、同期マテリアライズドビューに保存された中間結果をクエリするために使用されます。次の表は、元のクエリの集計関数と同期マテリアライズドビューを構築するために使用される集計関数の対応を示しています。ビジネスシナリオに応じて、対応する集計関数を選択して同期マテリアライズドビューを構築できます。
| 元のクエリの集計関数 | マテリアライズドビューの集計関数 |
|---|---|
| sum | sum |
| min | min |
| max | max |
| count | count |
| bitmap_union, bitmap_union_count, count(distinct) | bitmap_union |
| hll_raw_agg, hll_union_agg, ndv, approx_count_distinct | hll_union |