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ClickHouse 的物化视图是一种查询结果的持久化，它确实是给我们带来了查询效率的提升。用户查起来跟表没有区别，它就是一张表，它也像是一张时刻在预计算的表，创建的过程它是用了一个特殊引擎，加上后来 as select，就是 create 一个 table as select 的写法。

“查询结果集” 的范围很宽泛，可以是基础表中部分数据的一份简单拷贝，也可以是多表 join 之后产生的结果或其子集，或者原始数据的聚合指标等等。所以，物化视图不会随着基础表的变化而变化，所以它也称为快照（snapshot）

普通视图不保存数据，保存的仅仅是查询语句，查询的时候还是从原表读取数据，可以将普通视图理解为是个子查询。物化视图则是把查询的结果根据相应的引擎存入到了磁盘或内存中，对数据重新进行了组织，你可以理解物化视图是完全的一张新表。

优点：查询速度快，要是把物化视图这些规则全部写好，它比原数据查询快了很多，总的行数少了，因为都预计算好了。

缺点：它的本质是一个流式数据的使用场景，是累加式的技术，所以要用历史数据做去重、去核这样的分析，在物化视图里面是不太好用的。在某些场景的使用也是有限的。而且如果一张表加了好多物化视图，在写这张表的时候，就会消耗很多机器的资源，比如数据带宽占满、存储一下子增加了很多。

create 语法，会创建一个隐藏的目标表来保存视图数据。也可以 TO 表名，保存到一张显式的表。没有加 TO 表名，表名默认就是 .inner. 物化视图名。

# 语法
CREATE [MATERIALIZED] VIEW [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [TO[db.]name]
[ENGINE = engine] [POPULATE] AS SELECT ...

# 普通表
CREATE TABLE hits_test
( 
  EventDate Date, CounterID UInt32, UserID UInt64, URL String, Income UInt8
)
ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(EventDate)
ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(UserID))
SAMPLE BY intHash32(UserID)
SETTINGS index_granularity = 8192

# 物化视图
CREATE MATERIALIZED VIEW hits_mv
ENGINE=SummingMergeTree
PARTITION BY toYYYYMM(EventDate) ORDER BY (EventDate, intHash32(UserID))
AS SELECT
  UserID,EventDate,count(URL) as ClickCount,sum(Income) AS IncomeSum
FROM hits_test
WHERE EventDate >= '2014-03-20'
GROUP BY UserID,EventDate;

创建视图是有限制的

• 必须指定物化视图的 engine 用于数据存储
• TO [db].[table] 语法的时候，不得使用 POPULATE。
• 查询语句 (select）可以包含下面的子句： DISTINCT, GROUP BY, ORDER BY, LIMIT…
• 物化视图的 alter 操作有些限制，操作起来不大方便。
• 若物化视图的定义使用了 TO [db.] name 子语句，则可以将目标表的视图 卸载 DETACH 再装载 ATTACH

物化视图的数据更新

1. 物化视图创建好之后，若源表被写入新数据则物化视图也会同步更新，但不建议使用，可以使用 insert into 物化视图表名 select ...
2. POPULATE 关键字决定了物化视图的更新策略：
   2.1 若有 POPULATE 则在创建视图的过程会将源表已经存在的数据一并导入，类似于 create table ... as
   2.2 若无 POPULATE 则物化视图在创建之后没有数据，只会在创建只有同步之后写入源表的数据
   2.3 clickhouse 官方并不推荐使用 POPULATE，因为在创建物化视图的过程中同时写入的数据不能被插入物化视图。
3. 物化视图不支持同步删除，若源表的数据不存在（删除了）则物化视图的数据仍然保留
4. 物化视图是一种特殊的数据表，可以用 show tables 查看
5. 物化视图数据的删除
6. 物化视图的删除