大数据量数据接入数据表，按时间分区，基本上查询业务，是建视图查询分区好，还是直接查表

大数据量数据接入数据表：直接查询表 vs 通过视图查询

在大数据量场景下，数据按时间分区存储后，查询时是直接查询表还是通过视图查询分区，取决于具体的业务需求、查询性能要求以及数据管理策略。以下是两者的对比分析和建议。

1. 直接查询表

直接查询表是指直接在分区表上执行查询，而不通过视图。

优点：

• 性能更高：
  • 直接查询表通常比通过视图查询更快，因为视图可能会引入额外的计算和逻辑。
• 灵活性高：
  • 可以直接使用 ClickHouse 的分区裁剪（Partition Pruning）功能，优化查询性能。
• 简单直接：
  • 操作简单，不需要额外的视图定义和维护。

缺点：

• 查询逻辑重复：
  • 如果多个查询需要相同的过滤或聚合逻辑，可能会导致代码重复。
• 维护成本高：
  • 如果查询逻辑需要调整，可能需要修改多个查询语句。

适用场景：

• 查询逻辑简单，不需要复杂的过滤或聚合。
• 查询性能是关键考虑因素。
• 查询逻辑不经常变化。

2. 通过视图查询

通过视图查询是指将查询逻辑封装在视图中，然后通过视图查询数据。

优点：

• 逻辑复用：
  • 可以将常用的过滤、聚合或计算逻辑封装在视图中，避免代码重复。
• 维护方便：
  • 如果查询逻辑需要调整，只需修改视图定义，而不需要修改多个查询语句。
• 数据隔离：
  • 视图可以作为查询的中间层，隔离底层表结构的变化。

缺点：

• 性能较低：
  • 视图可能会引入额外的计算开销，尤其是在数据量非常大时。
• 复杂性增加：
  • 需要定义和维护视图，增加了系统的复杂性。

适用场景：

• 查询逻辑复杂，需要复用相同的过滤或聚合逻辑。
• 查询逻辑经常变化，需要灵活调整。
• 数据质量要求较高，需要确保查询结果的准确性。

3. 分区表的查询优化

无论选择直接查询表还是通过视图查询，分区表的查询性能都可以通过以下方式优化：

分区裁剪（Partition Pruning）

ClickHouse 支持分区裁剪功能，可以根据查询条件自动跳过不相关的分区，从而减少数据扫描量。

例如：

SELECT *
FROM partitioned_table
WHERE date >= '2023-10-01' AND date < '2023-10-31';

如果表按 date 分区，ClickHouse 只会扫描 2023-10-01 到 2023-10-31 之间的分区，而不是全表扫描。

索引优化
为表设置合适的索引（ORDER BY 或 PRIMARY KEY），可以加速查询。

例如：

sql
复制
CREATE TABLE partitioned_table (
id UInt32,
name String,
date Date
) ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(date)
ORDER BY (date, id);
物化视图（Materialized View）
如果查询需要频繁执行相同的聚合或计算逻辑，可以使用物化视图预先计算并存储结果。

例如：

sql
复制
CREATE MATERIALIZED VIEW mv_daily_stats
ENGINE = SummingMergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(date)
ORDER BY (date, id)
AS
SELECT
date,
id,
count() AS total_count,
sum(value) AS total_value
FROM source_table
GROUP BY date, id;

4. 建议
   根据你的业务需求和查询特点，以下是建议：

直接查询表：
如果查询逻辑简单，不需要复杂的过滤或聚合。

如果查询性能是关键考虑因素。

如果查询逻辑不经常变化。

通过视图查询：
如果查询逻辑复杂，需要复用相同的过滤或聚合逻辑。

如果查询逻辑经常变化，需要灵活调整。

如果数据质量要求较高，需要确保查询结果的准确性。

5. 性能对比示例
   假设有一个按天分区的表 partitioned_table，存储了 1 年的数据（365 个分区）。

直接查询表：
sql
复制
SELECT *
FROM partitioned_table
WHERE date >= '2023-10-01' AND date < '2023-10-31';
ClickHouse 会直接扫描 2023-10-01 到 2023-10-31 的分区，性能较高。

通过视图查询：
sql
复制
CREATE VIEW v_daily_data AS
SELECT *
FROM partitioned_table
WHERE date >= '2023-10-01' AND date < '2023-10-31';

SELECT *
FROM v_daily_data;
ClickHouse 仍然会扫描 2023-10-01 到 2023-10-31 的分区，但由于视图的存在，可能会引入额外的计算开销。

6. 总结
   直接查询表：适合查询逻辑简单、性能要求高的场景。

通过视图查询：适合查询逻辑复杂、需要复用或灵活调整的场景。

无论选择哪种方式，都可以通过分区裁剪、索引优化和物化视图进一步提升查询性能。

根据具体业务需求选择合适的方式，并结合性能优化策略，确保查询的高效性和灵活性。