ClickHouse拥有普通和物化两种视图，其中物化视图拥有独立的存储，而普通视图只是一层简单的查询代理

普通视图不会存储任何数据，它只是一层单纯的SELECT查询映射，起着简化查询、明晰语义的作用，对查询性能不会有任何增强。

物化视图

物化视图支持表引擎，数据保存形式由它的表引擎决定，创建物化视图的完整语法如下所示

create materialized view mv_log engine=Log populate as select * from log ;

物化视图创建好之后，如果源表被写入新数据，那么物化视图也会同步更新。POPULATE修饰符决定了物化视图的初始化策略：如果使用了POPULATE修饰符，那么在创建视图的过程中，会连带将源表中已存在的数据一并导入，如同执行了INTO SELECT 一般；反之，如果不使用POPULATE修饰符，那么物化视图在创建之后是没有数据的，它只会同步在此之后被写入源表的数据。物化视图目前并不支持同步删除，如果在源表中删除了数据，物化视图的数据仍会保留。

create materialized view test3_view engine = Log populate as select * from tb_test3 ;
-- 建表的时候同步数据 , 当数据更新以后 物化视图中的数据会同步更新 , 但是当删除数据以后,物化视图中的数据不会被删除
SELECT *
FROM test3_view ;
┌─id─┬─name───┬─role─┐
│  1 │ HANGGE │ VIP  │
│  2 │ BENGE  │ VIP  │
│  3 │ PINGGE │ VIP  │
└────┴────────┴──────┘
-- 向源表中擦混入数据
SELECT *
FROM test3_view

┌─id─┬─name──┬─role─┐
│  4 │ TAOGE │ VIP  │
└────┴───────┴──────┘
┌─id─┬─name───┬─role─┐
│  1 │ HANGGE │ VIP  │
│  2 │ BENGE  │ VIP  │
│  3 │ PINGGE │ VIP  │
└────┴────────┴──────┘
-- 删除源表中的数据 , 物化视图中的数据 不会变化   ****  
注意: 数据删除语法只适用于MergeTree引擎的表   基本语法如下
ALTER TABLE db_name.table_name DROP PARTITION '20210601'
ALTER TABLE db_name.table_name DELETE WHERE day = '20210618'
ALTER TABLE <table_name> UPDATE col1 = expr1, ... WHERE <filter>

Show tables ; 其实物化视图就是一种特殊的表

物化视图在本地表的存储目录中有一份真实的数据存储 !

可以使用物化视图同步普通表中的数据 , 还可以将源表中的数据提前聚合 !

-- 建立明细表
drop table orders ;
CREATE TABLE orders
(
    uid UInt64,
    money UInt64,
    ctime Date,
    Sign Int8
)
ENGINE = MergeTree()
ORDER BY uid;

--插入数据 
insert into orders values(1,100,toDate(now()),1) ;
insert into orders values(1,100,toDate(now()),1) ;
insert into orders values(1,100,toDate(now()),1) ;
insert into orders values(2,200,toDate(now()),1) ;
insert into orders values(2,200,toDate(now()),1) ;
insert into orders values(2,200,toDate(now()),1) ;
insert into orders values(2,100,toDate(now()),1) ;
-- 将聚合逻辑创建成物化视图
CREATE MATERIALIZED VIEW orders_agg_view
ENGINE = AggregatingMergeTree() 
PARTITION BY toDate(ctime)
ORDER BY uid 
populate
as select 
uid ,
ctime ,
sumState(money) as mm  -- 注意别名 
from 
orders
group by uid , ctime;

-- 查询物化视图数据
select uid,ctime,sumMerge(mm) from orders_agg_view group by uid, ctime ;

-- 更新明细数据, 物化视图中的数据实时计算更新
insert into orders values(1,100,toDate(now()),1);
┌─uid─┬──────ctime─┬─sumMerge(mm)─┐
│   2 │ 2021-05-19 │          400 │
│   1 │ 2021-05-19 │          200 │
└─────┴────────────┴──────────────┘
┌─uid─┬──────ctime─┬─sumMerge(mm)─┐
│   2 │ 2021-05-19 │          400 │
│   1 │ 2021-05-19 │          300 │
└─────┴────────────┴──────────────┘
┌─uid─┬──────ctime─┬─sumMerge(mm)─┐
│   2 │ 2021-05-19 │          400 │
│   1 │ 2021-05-19 │          400 │
└─────┴────────────┴──────────────┘

 总结 :

（1）用ORBER BY排序键作为聚合数据的条件Key。

（2）使用AggregateFunction字段类型定义聚合函数的类型以及聚合的字 段。

（3）只有在合并分区的时候才会触发聚合计算的逻辑。

（4）以数据分区为单位来聚合数据。当分区合并时，同一数据分区内聚合 Key相同的数据会被合并计算，而不同分区之间的数据则不会被计算。

（5）在进行数据计算时，因为分区内的数据已经基于ORBER BY排序，所以 能够找到那些相邻且拥有相同聚合Key的数据。

（6）在聚合数据时，同一分区内，相同聚合Key的多行数据会合并成一 行。对于那些非主键、非AggregateFunction类型字段，则会使用第一行数据的 取值。

（7）AggregateFunction类型的字段使用二进制存储，在写入数据时，需 要调用State函数；而在查询数据时，则需要调用相应的Merge函数。其中，* 表示定义时使用的聚合函数。

（8）AggregatingMergeTree通常作为物化视图的表引擎，与普通 MergeTree搭配使用。

该查询尝试使用[MergeTree]系列中的表引擎初始化表的未计划的数据部分合并。[MaterializedView和[Buffer]引擎OPTMIZE也支持。不支持其他表引擎。

当OPTIMIZE与使用[ReplicatedMergeTree]表引擎，ClickHouse创造了合并，并等待所有节点上执行（如果该任务replication_alter_partitions_sync已启用设置）。

· 如果OPTIMIZE由于任何原因未执行合并，则不会通知客户端。要启用通知，请使用[optimize_throw_if_noop]设置。

· 如果指定PARTITION，则仅优化指定的分区。[如何设置分区表达式]。

· 如果指定FINAL，即使所有数据已经在一个部分中，也会执行优化。

· 如果指定DEDUPLICATE，则将对完全相同的行进行重复数据删除（比较所有列），这仅对MergeTree引擎有意义。