数据加工一直是数据分析中至关重要的环节,不仅处理过程复杂,还面临性能、时效性和成本等多重压力,随着数据规模的扩大、分析场景的发展,企业对高性能、实时响应以及低成本的期望也越来越高。
为了更好地满足这些需求,StarRocks 自 2.4 版本起引入异步物化视图的支持,大大简化了数据加工过程、显著提升了数据处理效率。
相对于同步物化视图,异步物化视图提供了更灵活的多表关联和更丰富的聚合算子,用户可以通过手动调用或定时任务来刷新异步物化视图,同时支持按需刷新部分分区,从而大幅度减少刷新成本。
在湖仓一体架构中,物化视图发挥着尤其关键的作用,如果合理使用,将非常有助于降低数据处理的复杂性、提高查询性能,并优化数据的时效性。这不仅使用户在数据架构升级时能够享受到更便利的使用体验,同时也提升了数据管理的整体效率。
目前,StarRocks 异步物化视图广泛应用于数据建模、透明加速和湖仓加速等场景,社区也针对异步物化视图的能力和使用方式作过一些说明,详细信息可参考我们之前发布的文章《重新定义物化视图,你必须拥有的极速湖仓神器!》和官方文档[1]。
但由于数据加工本身的复杂性,对很多用户来说,将这一功能落地到实际的加工过程中可能还存在一些困惑。
到底应该怎样正确地使用 StarRocks 物化视图?在哪些场景下可以使用物化视图?怎样才能最大限度地发挥物化视图的优势?
为了回应大家对物化视图的疑虑,社区特意筹划一场名为"StarRocks Office Hours"的社区会议,旨在让用户与核心开发者自由交流。
StarRocks Office Hours 的主要目的包括:
解决问题:通过与物化视图的核心研发团队与其他用户和的讨论,帮助你激发新的思路,解决困扰你许久且无解的问题 学习知识与分享:核心研发同学将传授你使用物化视图的正确姿势,你也能从其他用户的使用场景中学习使用技巧 反馈问题:使用体验不好?欢迎来吐槽,一起迭代和优化这一功能
StarRocks Office Hours
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https://docs.mirrorship.cn/zh/docs/3.2/using_starrocks/Materialized_view/
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