微服务设计模式 - 物化视图模式（Materialized View Pattern）
微服务设计模式 - 物化视图模式（Materialized View Pattern）
嗨，大家好！今天我们来聊聊一个在云计算设计中非常实用的模式——物化视图模式（Materialized View Pattern）。
背景和问题
在现代分布式系统中，特别是在云计算环境下，我们经常会遇到这样的情况：我们有很多数据存储在不同的服务和数据库中，但是需要在UI上一口气展示给用户。那么，我们怎么能快速地从多个数据源获取数据，并且展示在一个统一的视图中呢？直接从多个数据源实时查询？这可不太现实，因为这样做会导致性能问题，延迟高，还容易出错。
解决方案
物化视图（Materialized View）模式就来救场了！简单来说，物化视图就是将复杂查询的结果预先计算好，并存储起来，以便快速读取。这样一来，每次需要查询的时候，我们只需读取预先计算好的数据，大大提高了查询性能。
定义
物化视图模式（Materialized View Pattern）是一种设计模式，用于预先计算并存储复杂查询的结果，以便在后续的查询中能够快速访问这些数据。通过将查询结果物化（即存储为物理表格），该模式可以极大地提高查询性能，尤其是在需要进行复杂计算和整合多个数据源时。
使用时机
既然物化视图有这么多好处，那么什么时候适合使用呢？
1. 高性能要求的查询
如果系统需要频繁地执行复杂查询，而且这些查询的性能至关重要，使用物化视图模式可以显著提高查询性能。通过预先计算并存储查询结果，后续查询只需读取物化视图的数据，从而减少查询时间。
适用场景：
- 数据仓库或商业智能（BI）系统：需要频繁执行数据汇总和分析查询。
- 报表生成系统：需要定期生成复杂的报表，且生成报表的延迟和查询时间需要最小化。
2. 多数据源的统一查询
当需要从多个数据源获取数据并在单一视图中展示时，物化视图模式可以简化这个过程。通过预先整合各个数据源的查询结果并存储在物化视图中，能够减少查询的复杂度和延迟。
适用场景：
- 数据集成系统：从不同的数据源整合数据，为用户提供统一视图。
- 大型企业系统：跨多个业务系统汇总关键数据，为管理层提供统一的业务视图。
3. 数据变动较少但查询频繁
在底层数据变动不太频繁，但查询非常频繁的情况下，物化视图模式特别有效。预计算的数据可以在数据变动时更新，从而在大多数时候提供高效的查询结果。
适用场景：
- 产品目录：产品信息不经常改变，但用户查询频繁。
- 投资组合管理：投资组合的结构不经常变化，但投资者频繁查询其绩效。
4. 简化系统复杂查询
当某些查询逻辑复杂且难以编写或维护时，物化视图模式可以通过预先计算并简化查询逻辑，提供更易操作和维护的解决方案。
适用场景：
-
数据清洗和预处理系统：需要对原始数据进行复杂的清洗和转换。
-
支付和结算系统：交易数据需要进行复杂的合并和计算。
问题和考虑
当然，物化视图也不是万能的，它有一些需要注意的问题：
1. 数据同步
底层数据发生变化时，如何确保物化视图能够及时、正确地反映这些变化？ 需要如下考虑：
- 刷新策略：有多种刷新策略可以选择，如手动刷新、事件触发刷新、定时刷新和事务提交后刷新。选择合适的刷新策略对于数据的一致性和系统的性能至关重要。
- 实时性：如果需要高实时性的数据，一定要选择频繁刷新，但这也可能会增加系统负载。
2. 存储空间
物化视图需要额外的存储空间来保存预计算的数据，这可能导致存储成本增加， 需要如下考虑：
- 空间成本：评估物化视图所需的存储空间，以及其潜在的成本。如果存储空间有限或成本较高，需要权衡物化视图带来的性能提升和存储开销。
- 存储优化：可以通过数据压缩和智能数据分区等手段来优化存储使用。
3. 数据一致性
尤其是数据频繁更新的场景，如何保持物化视图与底层数据的一致性？ 需要如下考虑：
- 一致性模型：选择适当的一致性模型，根据具体业务需求决定是追求强一致性（每次查询都反映最新数据）还是最终一致性（一段时间后视图数据将一致）。
- 事务边界：确保物化视图更新和底层数据更新在同一事务中完成，以保证数据一致性。
关系型数据库的原生支持
当然，许多关系型数据库管理系统（RDBMS）都提供对物化视图（Materialized View）的原生支持。物化视图是通过预先计算并存储查询结果来提高查询性能的强大工具。以下是一些常见的关系型数据库系统和它们对物化视图的支持，以及具体的例子：
1. Oracle Database
支持和优势：
Oracle 是最早支持物化视图的数据库之一。Oracle 的物化视图可以自动刷新，并且支持多种刷新策略，包括手动刷新、按需刷新和自动按间隔刷新。
创建物化视图示例：
CREATE MATERIALIZED VIEW mv_employees
REFRESH FAST ON COMMIT
AS
SELECT employee_id, first_name, last_name, salary
FROM employees
WHERE department_id = 10;
- REFRESH FAST ON COMMIT 表示物化视图会在底层表提交更改时快速刷新。
- 物化视图
mv_employees存储了部门ID为10的员工信息。
刷新物化视图：
-- 手动刷新
EXEC DBMS_MVIEW.REFRESH('mv_employees');
-- 按计划刷新
CREATE MATERIALIZED VIEW LOG ON employees;
CREATE MATERIALIZED VIEW mv_employees
REFRESH FAST START WITH SYSDATE NEXT SYSDATE + 1/24
AS SELECT employee_id, first_name, last_name, salary FROM employees WHERE department_id = 10;
2. PostgreSQL
支持和优势：
PostgreSQL 从 9.3 版本开始支持物化视图。然而，PostgreSQL 的物化视图需要手动刷新。
创建物化视图示例：
CREATE MATERIALIZED VIEW mv_customers AS
SELECT customer_id, first_name, last_name, city, country
FROM customers;
刷新物化视图：
-- 手动刷新
REFRESH MATERIALIZED VIEW mv_customers;
3. Microsoft SQL Server
支持和优势：
SQL Server 支持索引视图（Indexed Views），它类似于物化视图，通过在视图上创建索引来实现预计算和存储。
创建索引视图示例：
CREATE VIEW v_sales_summary WITH SCHEMABINDING AS
SELECT s.salesperson_id, COUNT(*) AS total_sales, SUM(o.order_total) AS total_revenue
FROM dbo.sales s
JOIN dbo.orders o ON s.order_id = o.order_id
GROUP BY s.salesperson_id;
-- 创建聚集索引以实现物化视图
CREATE UNIQUE CLUSTERED INDEX idx_sales_summary ON v_sales_summary (salesperson_id);
刷新索引视图：
SQL Server 的索引视图会自动保持与底层表数据的一致性，因此不需要手动刷新。
总结
物化视图模式通过预先计算并存储复杂查询结果，解决了实时查询时的高延迟和性能问题。在实际应用中，根据业务需求和数据更新频率选择合适的刷新的机制非常重要。希望这个简短的介绍和实战示例能帮助你理解和使用物化视图模式！如果有更多问题或建议，欢迎继续讨论！
原文地址：https://blog.csdn.net/2404_88048702/article/details/143920188
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