核心内容： 1、Spark的体系结构详解 3、Spark Job的逻辑视图和物理视图解析今天开始进入Spark的第二个小阶段了，坚持、坚持、在坚持！ OK，今天主要是学习Spark的体系结构，好的，先用一张图描绘一下Spark的主从式体系结构： 上面的这张图是我自己画的，我又从网上重新下载了一幅图： 从上面这两张图中可以看出，Spark的体系结构是一个主从式的结构，包括Driver、Ma
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2024-05-14 09:55:05
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1.什么是物化视图物化视图，简单来说就是预先存储查询结果的一种数据库对象。众所周知 Apache Doris 是一款MPP分析型数据仓库，仅需压秒级就可以快速响应用户的查询需求。物化视图的出现，主要是为了满足用户的需求，对那些频繁使用的重复性的查询，可以提前将查询结果存储在一张特殊的表中，当用户再次使用相同查询需求时，可以自动命中预先处理好的数据，因而能大幅度提升查询效率。2.物化视图的使用场景A
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2024-03-24 20:10:42
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Job 物理执行图在 Overview 里我们初步介绍了 DAG 型的物理执行图，里面包含 stages 和 tasks。这一章主要解决的问题是：给定 job 的逻辑执行图，如何生成物理执行图（也就是 stages 和 tasks）？ 一个复杂 job 的逻辑执行图代码贴在本章最后。给定这样一个复杂数据依赖图，如何合理划分 stage，并确定 task 的类型和个数？一个直观想法是将前后
环境
postgresql-14,centos7.9
由于数据基数太大，普通的查询已经十分耗时间了，所以使用物化视图（Materialized Views）来存储预计算的结果，以提高查询性能。
物化视图是存储在磁盘上的表，其中包含了预计算的查询结果。当数据更新时，您可以手动或自动刷新物化视图，以便保持其中的数据最新。
用法
创建物化视图：使用CREATE MATERIALIZED VIEW语句创
原创
2023-08-10 23:57:56
120阅读
http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/view-updatability.html Some views are updatable and references to them can be used to specify tables to be upda
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2016-09-03 23:02:00
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环境
centos7.9，postgresql-14
由于上篇的物化视图是手动刷新数据，sh本着程序员都是懒人的原则，不做成自动刷新是对不起自己的职业
步骤
建物化视图
CREATE MATERIALIZED VIEW view_xxx AS
( SELECT *
FROM table
)
WITH DATA;
WITH DATA 指刷新时可查询视图
WI
原创
2023-08-11 20:17:02
252阅读
场景 之前的timescaledb方案实现后，发现只对一些视图优化明显，大部分视图（与时间无关的）没有优化甚至更耗时。于是提出第二种方案，利用pgAgent和物化视图来优化。 我的版本：pg：10.19，pgAgnet:10安装pgagent： 注意，pgagent在9.0之前，是pgadmin下的包。之后需要另外安装。这里推荐用yum安装，源码编译安装，我遇到以下问题，并且没有解决。mak
创建环境表
--创建表
CREATE TABLE teacher (
id int NOT NULL,
sname varchar(100)
);
CREATE TABLE student (
sid int NOT NULL,
teacher_id int NOT NULL DEFAULT 0,
tname varchar(100)
);
IN
原创
2022-01-13 10:30:54
296阅读
# 视图和物化视图区别postgres中的视图和mysql中的视图是一样的，在查询的时候进行扫描子表的操作，而物化视图则是实实在在地将数据存成一张表。说说版本，物化视图是在9.3 之后才有的逻辑。# 比较下视图和物化视图的性能创建两个表 CREATE TABLE teacher ( ...
原创
2022-01-18 13:31:49
1760阅读
本文由 简悦 SimpRead 转码， 原文地址 cwiki.apache.org本文是直接从hive官方文档上摘抄。Version informationMaterialized views support is introduced in Hive 3.0.0.IntroductionThis page documents the work done for the supporting materialized views in Apache Hive.ObjectivesTradi.
原创
2021-06-21 16:03:37
1488阅读
本文由 简悦 SimpRead 转码， 原文地址 cwiki.apache.org本文是直接从hive官方文档上摘抄。
原创
2022-01-07 16:28:43
60阅读
A join view is defined as a view that has more than one tabNCT, aggregation,GROUP BY, START WITH, CONNECT BY,
翻译
2023-05-24 14:16:11
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概念物化视图（Materialized View）是一个包括查询结果的数据库对象，可以用于预先计算并保存表连接或聚集等耗时较多的操作的结果。在执行查询时，就可以避免进行这些耗时的操作，而从快速的得到结果。使用物化视图的目的就是通过预计算，提高查询性能，当然需要占用一定的存储空间。Hive3.0开始尝试引入物化视图，并提供对于物化视图的查询自动重写机制（基于Apache Calcite实现）。Hiv
原创
2022-06-22 22:38:11
2738阅读
作者：XIAOHUI_LIAO --from: Oracle的物化视图提供了强大的功能，可以用于预先计算并保存表连接、聚集等耗时较多的操作的结果。这样，在执行查询时，就可以避免进行这些耗时的操作，从而快速地得到结果。物化视图有很多方面和索引很相似：目的是为了提高查询性能；透明，增加和删除物化视图不会影响应用程序中SQL语句的正确性和有效性 c、物化视
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2024-07-10 15:45:59
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物化视图日志结构物化视图的快速刷新要求基本必须建立物化视图日志，这篇文章简单描述一下物化视图日志中各个字段的含义和用途。物化视图日志的名称为MLOG$_后面跟基表的名称，如果表名的长度超过20位，则只取前20位，当截短后出现名称重复时，Oracle会自动在物化视图日志名称后面加上数字作为序号。物化视图日志在建立时有多种选项：可以指定为ROWID、PRIMARY KEY和OBJECT ID几种类型，
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2023-09-29 11:39:46
153阅读
oracle
物化视图
数据库
物化视图是Oracle令人激赏的功能之一，在OLAP和OLTP系统都有广泛应用。本系列文章对其进行由浅入深的案例讲解。本文侧重在最简单的ON DEMAND和ON COMMIT物化视图的讨论。 物化视图是一种特
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2024-01-08 21:03:00
135阅读
1.1.1.1.1 开启查询重写从分析结果来看，SALES_MV在TRUESTED模式下已经过时。最简单的方法是刷新sales_mv物化视图。但这种方式不是我们这章节要讲的内容。在前面章节已经提到过基表数据和物化视图容器表数据不一致，存在脏数据的情况下，如果还需要使用查询重写。则需修改query_rewrite_integrity为stale_tolerated.SQL> alter sys
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2024-03-06 10:41:46
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物化视图是一个数据库对象，它可以从一个表或者多个表中查询出所需要的数据并且将这些数据存储在表空间上。与一般的视图不同的是物化视图创建完成后，ORACLE 系统就为这个视图准备好了结果数据，那么我们再次查询该视图的时候，就是直接得到结果而不是再去查询这个表或者多个表的数据，这样就大大减少了系统资源的消耗。那么当数据源发生变化的时候（也就是 视图中的 表的内容发生变化的 时候）物化视图再重新刷新就可以
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2023-11-03 00:44:22
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物化视图实际上是预先计算并且存储在磁盘上的表，可以通过各种各样的策略刷新和更新。MySQL并不原生支持物化视图。使用开源工具Flexviews可以自己实现物化视图。它由下面这些部分组成： 1）变更数据抓取功能，可以读取服务器的二进制日志并且解析相关行的变更。 2）一系列可以帮助创建和管理视图的定义的
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2018-08-01 14:47:00
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物化视图基本操作 创建物化视图日志 create materialized view log on cps_identity_account including new values; 删除物化视图日志 drop materialized view log on cpsmgt.cps_identit
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2017-04-29 16:08:00
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