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;
- 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。
- 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。
- 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。
