增量圆寂视图的中枢在于"增量"网赌游戏软件，仅处理自前次更新以来的数据变动，幸免重新谋划扫数视图，显贵指责谋划和时分支拨。通过拿获并谋划增量数据，它能高效爱戴最新数据收尾，在及时数据分析、报表生成和数据同步等场景中，成为提高查询性能、减少存储支拨的不成或缺器具。
视图和圆寂视图
视图（View）
视图是一种臆造表，它仅存储界说，并不存储骨子的数据。视图是凭据基础表通过SQL查询语句组合、谋划或过滤数据创建的。用户不错像操作普通表相同对视图进行SELECT操作，但骨子上每次稽查视图时，王人会及时扩充相应的查询。圆寂视图（Materialized View）
与普通视图不同，圆寂视图不仅存储了视图的界说，还将其查询收尾抓久化存储在数据库中，时时存储在一个物理表中。因此，当查询射中圆寂视图时，数据库不错班师从存储的收尾中读取数据，而无需重新谋划SELECT语句，从而提高了查询后果。但需要精细的是，为了保抓数据的时效性，需要手动刷新圆寂视图来更新其存储的数据。
增量圆寂视图
增量圆寂视图（Incremental Materialized View，简称IVM）在圆寂视图的基础上增多了INCREMENTAL要道字，用于请示数据库以增量的面容自动爱戴视图数据。当基础数据发生变化时，增量圆寂视图莽撞自动捕捉这些变化并仅更新受影响的数据部分，而无需重新谋划扫数视图。特定情况下，用户也不错使用REFRESH敕令手动刷新增量圆寂视图，以确保数据的齐备一致性。圆寂视图的爱戴机制下图展示了圆寂视图的爱戴机制直不雅历程，图中绿色旅途，它代表了传统圆寂视图的爱戴过程。其中，D代表基础表是数据变更的源泉。每当D发生增量更新（如数据的插入、更新或删除），这些变更会触发一个全面的重新谋划过程，沿着绿色旅途进行，以生成新的圆寂视图Vnew。这一过程中，圆寂视图的内容会被齐备重新谋划，以确保与基础表D的最新情状保抓一致。为了优化这一过程，咱们引入了增量圆寂视图（IVM）的见解，其爱戴面容通过图示中的红色旅途说明展现。与传统面容不同，IVM机制仅施展由基础表D更新引起的圆寂视图V中的变化部分。当D发生更新时，IVM会精确谋划出这些变化对圆寂视图的具体影响，生成增量数据，并沿着红色旅途将这些增量数据应用到现存的圆寂视图V上，从而生成新的圆寂视图Vnew。通过对比两种旅途，咱们不难发现，IVM爱戴机制显贵减少了谋划量，相称是在处理大型数据集和频繁更新的环境中。这种针对性的增量更新政策不仅提高了圆寂视图爱戴的后果，还减少了系统资源的奢华，为数据库的合座性能带来了显贵提高。
增量圆寂视图表面基础
增量圆寂视图将视图的界说革新为研究代数，并针对增量数据部分缠绵了一个传播方程。这一方程用于谋划增量数据，并将这些增量应用到新的圆寂视图上。以当然畅通为例，假定视图V界说为表R与表S的当然畅通。当基表R发生更新时，这些更新不错分解为删除和插入两部分。这里，咱们使用∇默示R中被删除的数据，而Δ则代表R中新增的数据。
接下来，咱们不错诳骗传播方程鉴识谋划出视图V中由于R的更新而产生的删除部分∇V和插入部分ΔV。最终，得到更新后的圆寂视图V ，用代数抒发式V← (V − ∇V ∪∆V)默示，即先从原视图v中移除被删除的部分，再并上新增的部分。这么，每次谋划王人基于增量数据，从而终显然高效的更新机制。Apply the change to the view V ← (V − ∇V ∪∆V)以下图为例，当基础表R发生了一条更新操作，行将原来小写的"one"更新为大写的"ONE"。这是一个典型的数据更新场景。更新过程拆解：
更新操作分析：更新操作不错拆分为两部分：删除旧数据和插入新数据。删除部分：删除基础表R中小写的"one"，这不错默示为∇R（R中删除的部分）。插入部分：在基础表R中插入大写的"ONE"，这不错默示为ΔR（R中新增的部分）。谋划视图变化：删除影响（∇V）：将删除部分∇R与基础表S进行当然畅通，得到的收尾即为视图V中需要删除的部分。在这个例子中，小写的"one"与S畅通明得到的收尾集（假定为1条数据，仅为示例）需要从V中移除。增多影响（ΔV）：将新增部分ΔR（即大写的"ONE"）与基础表S进行当然畅通，得到的收尾即为视图V中需要新增的部分。畅通明得到的收尾集咱们称之为ΔV，它将被添加到V中。应用变化到视图V：视图V的最终更新是通过从刻下V中减去删除部分（∇V），并加上增多部分（ΔV）来完成的。这么，V就反应了基础表R和S的最新当然畅通收尾。
CloudberryDB的IVM场景
开源数据库家具CloudberryDB已终了增量圆寂视图（IVM）功能并齐备开源。在CloudberryDB中，IVM的应用场景平方，包括：
及时数据分析：在一忽儿万变的业务环境中，Cloudberry Database的IVM通过高频更新与闪电般的查询速率，显贵优化了及时业务监控与分析的后果，助力企业飞速响应阛阓变化。大数据处理：面对动辄以TB计的海量数据，IVM灵验削减了谋划职守，大幅度提高了数据处理的速率与后果，为企业大数据分析提供了强有劲的支抓。ETL历程优化：在复杂的数据抽取、调理与加载（ETL）过程中，IVM通过加快数据更新与处理，确保了数据流的顺畅无阻与高度准确性，为企业的数据治理提供了坚实保险。
IVM的即时爱戴接下来，咱们深切解析Cloudberry Database中IVM的立即爱戴历程，该历程主要包括以下三个法子：
数据变化拿获：CloudberryDB诳骗触发器（after trigger）和调理表机制，及时跟踪并得到基表的数据变动情况。ΔV谋划：这一过程触及基表、基表变化数据以及可能的跨表畅通（join）操作。谋划基于研究代数和传播方程，处理包括简便的select、project、join操作，不包含更复杂的CTE和子查询（subquery）。圆寂视图更新：将谋划得到的Delta V应用到原圆寂视图上。这时时是一个追加（append）过程，可能陪同删除操作，以确保圆寂视图与基表数据的一致性。
在这一过程中，主要靠近以下本事难点和挑战：
拿获增量变化的数据：采选AFTER trigger、Transition Table及WAL（Write-Ahead Logging）的逻辑解码等多种本事妙技，确保增量数据的精确拿获。增量谋划：基于研究代数表面，终了Selection-Projection-Join视图的增量谋划，确保谋划的准确性和后果。视图增量处理：针对重叠元素问题，引入计数算法，通过动态调理计数来决定行的增改变操作，确保视图的准确性。
处理视图中的重叠元素在视图增量写入时，重叠元素的有计划尤为紧迫。为此，CloudberryDB引入了一种计数（counting）算法。这种算法会对每一转进行计数，通过动态调理计数来决定行的增改变操作。举例，当删除一个元素时，其计数会减少；当插入一个新元素时，计数会增多。唯有当计数变为0时，这一转才会确切被删除。让咱们通过一个具体的例子来证明这少许。假定视图中有重叠元素，而且这个视图支抓删除和插入操作。当删除一个元素时，其计数会从2减到1；当插入一个新元素时，计数也会相应地变化，比如从1增多到2。唯有当计数变为0时，这一转才会确切被删除。还有一些法例用于判断，举例：
当元素被插入到视图中时，计数增多。当元素从视图中被删除时，计数减少。若是计数变为零，这个元素将被删除。
团员函数支抓CloudberryDB的开源版块已支抓一些常用的团员函数，如count、sum、avg等，这些函数在查询时时时被使用。然则，关于min和max等函数，由于谋划复杂度和可能的全表扫描需求，目下尚未在开源版块中提供支抓。在处理avg等函数时，系统会将其拆分为sum和count两部分，通过谋划增量并更新这两部分的值来动态爱戴avg的收尾。
count(x) ← count(x) ± [count(x) from delta table] sum(x) ← sum(x) ± [sum(x) from delta table] avg(x) ← (sum(x) ± [sum(x) from delta]) / (count(x) ± [count(x) from delta])min(x), max(x)When tuples are inserted:min(x) ← least (min(x), [min(x) from delta table])max(x) ← greatest (max(x), [max(x) from delta table])When tuples are deleted:If the old min(x) or max(x) is deleted from the view, it needs recomputing the new value from base tables
履行应用在CloudberryDB中测试TPCH时，咱们尝试诳骗IVM来加快性能。以Q9查询为例，咱们创建了一个名为revenue0的视图。这个视图的界说并未发生改变，查询代码也保抓不变，但目下它不错班师诳骗圆寂视图和增量圆寂视图的收尾。针对不同的数据量，咱们进行了一系列的测试，包括1GB、5GB和10GB的数据集。在使用revenue0这个视图时，若是是普通视图，1GB数据的查询时分是813ms。而若是使用增量优化视图，查询时分则缩小至43ms。关于更大的数据集，如10GB，普通视图的查询时分是7,057ms，而增量圆寂视图的查询收尾仅为102ms，鉴识终显然~20倍与~70倍的性能提高。需要精细的是，由于咱们采选的是立即爱戴增量圆寂视图的面容，这会在一定进度上拖慢扫数插入操作的性能。比较普通插入操作，带增量圆寂视图的插入操作性能会下跌大要一倍驾驭。这是因为在进行插入操作时，系统还需要同期爱戴增量圆寂视图。为了束缚这个问题，咱们在HashData Enterprise版块族具推出了异步爱戴功能。通过异步爱戴，系统不错在不捐躯插入性能的前提下，终了增量圆寂视图的更新和优化。
诳骗圆寂视图快速响应查询
如何诳骗圆寂视图快速响应查询？领先，明确问题界说：用户淡薄一个查询Q，咱们手头有一系列圆寂视图的界说（V1到Vn）。宗旨是进行查询重写，得到一个与原查询Q等价的Q1'，并在此过程中诳骗已有条目和视图来因循这一改写。问题界说:
Input: Query QView definitions: V1,……, VnA rewriting: a query Q’ that refers only to the views and interpreted predicatesAn equivalent rewriting of Q using V1,……, Vn:a rewriting Q’, such that Q’ ⇔ Q“Answering queries using views: A survey” by Alon Halevy.VLDB Journal 10:270-294 (2001).
在终了查询重写时，精深原则是保抓查询的等价性。咱们采选基于法例的要领来终了查询的重写，并借助代价模子来遴荐最优的圆寂视图。这一过程对用户是透明的，即在扩充查询规划时，系统会自动将查询替换为对圆寂视图的查询，从而显贵提高查询性能。create table agumv_t1(c1 int,c2 int,c3 int) distributed by(c1);insert into agumv_t1select i, i+l, i+2 from generate series(1,10000000)i;insert into agumv_t1 select * from agumv_t1;create incremental materialized view agumv_t1 0 as select * from agumv_t1 wherecl=2;select * from agumv_t1 where c1=2;以T1表为例，该表包含三列并插入了1000万行数据。咱们为其创建了一个特定条目下的增量圆寂视图。当扩充旺盛这些条目的查询时，系统莽撞自动诳骗这个圆寂视图，将查询时分从1659ms缩小至43ms，终显然对用户透明的~40倍性能提高。关于异步爱戴的圆寂视图，若是视图不是最新的，咱们可能需要生成最新的查询规划。为了束缚这个问题，咱们引入了数据序列扫描算子。这个算子会领先尝试射中已有的圆寂视图版块，若是仍有部分数据未应用增量优化，则领路过SQL扫描进行稀疏的汇集运算。最终，这两部分的收尾领路过append算子进行归并，并经过必要的重排序和最终汇集后复返给用户。这一过程亦然咱们在HashData Enterprise版块族具中针对异步爱戴场景的具体终了。
记忆
需要强调的是，CloudberryDB刻下版块的增量圆寂视图（IVM）功能仍存在一定的松手，举例它不支抓某些特定函数、复杂查询（举例公用表抒发式CTE、子查询、窗口函数）、特定类型的畅通（如左畅通、外畅通）以及分区表。咱们期待能与CloudberryDB开源社区共同悉力，络续完善这一功能网赌游戏软件，共同股东数据库本事的发展，笃信在往时的版块中，这些松手将得到灵验的束缚和矫正。
