Doris聚合表和物化视图选型对比
Doris的物化视图和聚合表之间如何选择的问题。它们他们都是用于提升查询性能的重要功能，但适用场景和原理有所不同。为了快速把握核心区别，用一个表格来对比它们的主要特性：
| 特性维度 | 物化视图 (Materialized View) | 聚合表 (Aggregate Table) |
|---|---|---|
| 核心概念 | 基于单表或多表预计算的特殊表，存储查询结果 | 一种数据模型，在数据导入时根据Key列自动聚合 |
| 数据存储 | 独立存储预计算的结果 | 存储聚合后的数据，不保留原始明细 |
| 适用场景 | 加速复杂查询（多表JOIN、复杂聚合）、简化ETL、数据湖查询加速 | 固定模式的报表类查询、高吞吐明细数据导入 |
| 灵活性 | 高，可支持多种聚合方式和多表关联 | 相对较低，聚合方式在建表时定义，后续难以修改 |
| 使用与维护 | 创建后自动维护，查询自动匹配（透明改写） | 导入数据时自动聚合，无需额外维护 |
| 性能开销 | 可能带来额外的存储和计算开销 | 查询时无需额外计算，但count(*)查询可能不友好 |
🍊 物化视图的特点与适用场景
物化视图（Materialized View）是一种预先计算（根据定义好的 SELECT 语句）并存储结果的特殊表。它的核心优势在于：
加速复杂查询：特别是涉及多表JOIN、复杂聚合或数据湖外表查询的场景。
简化ETL流程：可以简化数据抽取、转换和加载（ETL）过程，提升开发效率。
自动维护与匹配：Doris会自动维护物化视图的数据一致性，并在查询时自动匹配最优物化视图（透明改写）。
支持更丰富的聚合函数：相比聚合表，物化视图支持更多的聚合函数，如
COUNT,BITMAP_UNION,HLL_UNION等。
需要注意的是，物化视图根据实现方式不同，可分为同步物化视图和异步物化视图。异步物化视图与基表的数据是最终一致性的，无法保持实时同步。创建物化视图也会带来额外的存储和计算开销。
🍓 聚合表的特点与适用场景
聚合表（Aggregate Table）是Doris中的一种数据模型（Aggregate Key Table）。它在数据导入时就会根据指定的Key列和聚合函数（如SUM、MAX、MIN等）对数据进行预聚合。它的核心优势在于：
查询性能极佳：对于固定模式的报表类聚合查询，因为数据已经预先计算好，查询时无需现场计算，速度非常快。
减少存储空间：通过存储聚合后的数据，减少了存储原始明细数据所需的空间。
无需额外维护：数据聚合在导入过程中自动完成，无需像物化视图那样需要后台任务刷新。
需要注意的是，聚合表一旦创建，其聚合方式就固定了，后续难以修改。它也不保留原始明细数据，并且对于count(*)这类查询可能不友好。
🧭 如何选择物化视图和聚合表
你可以根据下面的流程图，结合你的具体需求来选择：
图表
代码
具体来说：
优先选择聚合表的情况：如果你的业务场景主要是固定模式的聚合查询（如每日报表、汇总统计），不需要原始明细数据，并且对查询性能要求极高，聚合表通常更简单高效。
优先选择物化视图的情况：
需要同时支持明细查询和固定维度分析。
查询涉及多表JOIN或复杂的聚合函数（如DISTINCT COUNT的近似计算使用HLL_UNION）。
需要基于数据湖（如Hive、Iceberg）外表构建预计算加速层。
查询模式多样，需要更灵活的预聚合方式。
💡 实践建议
资源消耗：物化视图会消耗额外的存储和计算资源。不宜在同一张表上创建多个形态类似的物化视图，以免导致冲突和资源浪费。
数据一致性：若使用异步物化视图，需注意其与基表的数据是最终一致性的。
抽象与复用：创建物化视图时，应从查询语句中抽象出多个查询共有的分组和聚合方式作为定义，以提高其性价比和复用率。
并非互斥：物化视图和聚合表并非互斥。你可以在聚合表上进一步创建物化视图，以支持更复杂的查询模式，但这会增加系统的复杂度和维护成本。
希望这些分析和建议能帮助你根据实际业务场景做出最合适的选择。