昨年のre:Invent2019で発表されたAmazon Redshiftのマテリアライズドビューがクラスタバージョン1.0.13448からGA（Generally Available：正式リリース）になりました。マイグレーションの際にご要望の多かったマテリアライズドビューが本番リリースしましたので早速試してみました。, 通常のビューはクエリを実行するたびにビュー定義内のクエリ（結合、フィルタ、集計）も繰り返し実行されます。一方、マテリアライズドビューはビュー定義内のクエリ（結合、フィルタ、集計）の実行結果を保持することで、ビュー定義内のクエリの実行することなく結果が得られるため、CPUやIOの負荷を抑え、素早く結果が得られるようになります。通常のビューはマクロで、マテリアライズドビューはテーブルとイメージに近いです。Redshiftのマテリアライズドビューは、新規作成した時に実行結果が保持され、これ以降はリフレッシュコマンドを実行することでデータが更新されます。, ユーザーの観点から見て、クエリの結果は、ソーステーブルから同じデータを取得に要する時間に比べて短時間で返ってきます。, マテリアライズドビューは、通常のビューと同じ様に作成可能です。追加のオブションについては後ほど解説します。, 補足：psqlからオブジェクトを参照すると、マテリアライズドビューの実態は、rdsdbユーザーが所有するtickets_mvテーブルとオブジェクトオーナーが作成したmv_tbl__tickets_mv__0ビューを組み合わせです。マテリアライズドビューはこの組み合わせで管理されます。, ソーステーブルは更新していませんがREFRESH MATERIALIZED VIEWコマンドを実行してみました。最近コミットされた更新を除いて更新されましたといったメッセージが出力されれています。, DROP VIEWではなく、DROP MATERIALIZED VIEWで削除します。, 最低限、マテリアライズドビューを利用したいのであればここまでで十分かもしれません。データマートの更新とどう違うのか、内部的のどの様に実現されているかを把握したい場合は以降を御覧ください。, クエリの実行結果をテーブルに保存して再利用するならデータマートや１次集計テーブルで十分です。マテリアライズドビューでは、ビューを構成するソーステーブルに加えられた増分データを対象にデータ更新する「増分リフレッシュ」するので更新負荷が少なく、短時間で済みます。, REFRESH MATERIALIZED VIEWを実行すると、「増分リフレッシュ」を試み、インクリメンタルに更新できない場合は「フルリフレッシュ」によって更新します。「増分リフレッシュ」が可能であるかは、STV_MV_INFOビューのstate（マテリアライズドビューの状態）から確認できます。, マテリアライズドビューは「テーブルとイメージに近い」と解説しましたが、実態はテーブルなので分散キーとソートキーを指定してテーブルを最適化し、クエリのパフォーマンスを改善できます。2〜4行目に追加しています。, 上記のビューをそれぞれ実行した結果です。STV_MV_INFOビューのis_staleが, マテリアライズドビューで最も気にな機能は、「増分リフレッシュ」です。追加したデータにのみ集計・追加が実行され、マテリアライズドビューのリフレッシュ時間が単調増加しないことを確認します。今回は、顧客ごとの1992年から1998年までの注文額（c_orderyaer）を集計するマテリアライズドビューを例に機能を検証します。1992年、1993年、1994年、、、1998年と年毎にデータ（lineorder_all）を追加しながらマテリアライズドビューをリフレッシュします。, ファクトがlineorder、ディメンジョンがcustomer、データの分布や件数は以下のとおりです。, 顧客ごとの1992年から1998年までの注文額（c_orderyaer）を集計するマテリアライズドビューです。ファクト（lineorder）とディメンジョン（customer）を結合して、顧客と年度で注文額（c_orderyaer）を集計します。下記の通り、集計クエリを書いているだけで、差分をどうするなど何も定義する必要はありません。, ソースデータの追加と増分リフレッシュを交互に実行したことが影響しているかもしれませんが、想定以上にCPUの利用が高い印象です。, リフレッシュ実行後の状態を確認します。STV_MV_INFOは、マテリアライズドビューの行、データが古くなっているかどうか、およびステータス情報が含まれます。以下の結果から「増分リフレッシュ」であることが確認できます。, 増分リフレッシュ時間と比較するため、マテリアライズドビューを一括で作成した時間を計測します。, 初回（1992年）と最後（1998年）の増分リフレッシュを除くと約30秒程度でした。マテリアライズドビューを一括で作成した時間が126秒でしたので、増分リフレッシュのほうが累計では時間がかかっていますが、明らかにフルリフフレッシュよりも処理時間が短縮できたことが確認できました。, | | ファクト（lineorder）の 高速リフレッシュが実行できるSQLであれば高速リフレッシュを実行し、不可能であれば完全リフレッシュを実行する, マテリアライズド・ビューという言葉を聞いたことはあるがその意味や仕組みを知らない方, you can read useful information later efficiently. https://qiita.com/wanko5296/items/61c3e6ec4561b26beb5c. | ---------- | ----------------------------------------- | ------------------------------------------ | ------------------------------ | アクセスコントロールと権限管理, 上記の通り、ビューは参照の度にSQLを実行するのに対し、マテリアライズド・ビューは保持しているSQLの結果を返却するため、複雑な集計処理に際してはマテリアライズド・ビューが圧倒的なパフォーマンスを発揮します。, 集計結果を保持するためのテーブルを作成してバッチで集計すればよいのでは？と思われる方もいるかと思うので、ここで説明したいと思います。, マテリアライズド・ビューにできて、バッチでは実現できないこと、それは変化点のみの更新（高速リフレッシュ）です。厳密にいうとこれもバッチでできないことはありません。更新日時や更新済みフラグなどを用いて変化点のみを更新することは可能です。ただ、あるデータが「変化したかどうか」をムダな判定処理が入るのも事実です。, 変化点のみに着目した更新が可能となるため、例えば大量データの集計処理であっても集計結果を高速に算出することが可能です。, 四の五の言わずに現物見ましょう！ しかし実際には色々なオプション … SQLで集計処理を実装すればよいのですが、実際に実装してみると以下のような問題が生じることがあります。, 特に1つ目の問題は、システムに対するエンドユーザーの不満を高める危険性があります。, その策の一つとして検討していただきたいのが、マテリアライズド・ビュー(Materialized View)です。マテリアライズド・ビューをうまく使えば、複雑な集計処理の高速化やデータ整合性の確保を簡単に実現することができます。, マテリアライズドビューとは、リレーショナルデータベースで、テーブルからの検索結果であるビューにある程度の永続性を持たせ、参照するごとに再検索しなくてもいいようにしたもの。あるビューを頻繁に参照する場合に、毎回検索処理を実行しなくてよくなるため性能が向上する。, 一言でいうなら、「SQLの結果をテーブルとして保持する仕組み」といったところでしょうか。マテリアライズド・ビューは「ビュー」として捉えるよりも「テーブル」として捉えたほうがわかりやすいと思います。, 私が調べた限り、以下の記事の図解が一番わかりやすかったです。 | 1993年 | 91007488 | 1999614 | 32.679 | ã¥ã»ã°ã«ã¼ãã¯è¤æ°ã®ãããªã¢ã©ã¤ãºãã»ãã¥ã¼ã»ã°ã«ã¼ãã®ãªãã¸ã§ã¯ããå«ããã¨ãã§ãããã®èª¬æ. CREATE MATERIALIZED VIEW LOG, 前回のリフレッシュからの変更点を記録するデータなので高速リフレッシュを指定してマテリアライズド・ビューを生成する場合は必要となります。ない場合はエラーとなります。なお、完全リフレッシュの場合は、マテリアライズド・ビュー・ログは必要ありません。, 高速リフレッシュ同様、on commitの制約も厳しいです。リファレンスを読んでOracle先生と戦ってください。, A. | 1997年 | 91050840 | 1999628 | 23.197 | ã§ã¯ãæ°ã«ãªãSQLæã確èªï¼, ã¨ããããã¨ããã§ãããä»åã¯ããã¾ã§ãç¶ãã¯ã¾ãæ¥é±ï¼, ä»å¹´ãããæ¡è¦ãªããè±è¦ããããããæµæ¯å¯¿ã«ã¦ã. Oracleの機能を使って表の結合を高速化する (1/4), *1 参照可能なカラムを権限ごとに定義する必要がある場合にビューを使用します。Oracle先生にいい記事があったので参照してみてください。 この章では、マテリアライズド・ビューを使用したデータのレプリケートに関する概念情報を示します。また、データベース間のデータの連続的なレプリケート方法を説明します。 問題はSQL Serverの_indexed views_（Oracle-speakのマテリアライズドビュー）には、UNPIVOTや_CROSS APPLY_などの多くの制限があります（完全なリストを参照 こちら ） 。 説明は省きますが、実際のSQLのイメージだけでも掴んでみてください。, マテリアライズド・ビューを使う前に知っておきたい最低限の知識について説明します。なお、以下の説明では主要な機能・仕様のみの説明であり、省略している部分がありますのでご了承ください。 使用可能です。しかし、高速リフレッシュの場合は数ある制約をくぐりぬける必要があるので覚悟してください。, A. マテリアライズド・ビュー・グループを使用すると、1回のトランザクションで複数のマテリアライズド・ビューを更新することができます。, A. | 1992年 | 91248844 | 1999625 | 61.010 | マテリアライズド・ビューの作り方. このビューを「 体現ビュー 」と呼びます。「マテリアライズドビュー」とも呼びます。 体現ビューの仕組みは、ビューの問合せの前に、予めselect文を実行してデータをビューの中に格納しておきます。 | 1998年 | 53368288 | 1989904 | 18.362 |, では、どのように増分リフレッシュが実現されているのか気になるところです。クエリ履歴からリフレッシュコマンド REFRESH MATERIALIZED VIEWを実行すると、内部的には以下の２つクエリが順に実行されることが確認できました。insertxidやdeletexidなどの更新情報を利用して、増分リフレッシュを実現していることが推測されます。一方、汎用的な仕組みであるため、私がデータマートの更新に用いている更新クエリと比較して複雑になっており、それがCPUやIOの上昇の要因の一つであると考えられます。, psqlからオブジェクトを参照するとsales_customer_mvというビューとmv_tbl__sales_customer_mv__0テーブルが追加されています。最終的にmv_tbl__sales_customer_mv__0を更新するクエリは確認できませんが、内部的に実行されているのではないかと考えられます。, 複雑なクエリをビューにまとめたり、レコードやカラムの参照を制限が必要な場合は、まずは通常のビューで作成します。次に参照頻度が高いビューやパフォーマンスの改善が必要な場合はマテリアライズドビューに置き換えます。更に関連するソーステーブルや対象レコードが多く、テーブル間の仕様を把握して更新クエリの最適化による効率的なメンテナンスが可能な場合は、データマートの置き換えを検討すると良いでしょう。, これまでマテリアライズドビューのワークアラウンドとして利用してきたデータマートは、テーブルの仕様を把握して更新系クエリを組み合わせてUPSERTしていますので、手間がかかる一方で最適化による効率的なメンテナンスができるというメリットもあります。以下の条件に従い、これらを選択することをおすすめします。, Redshiftのマテリアライズドビューは、通常のビューと同じ様に作成することが可能であり、任意のタイミングでリフレッシュを実行することで更新できます。リフレッシュを実行すると、増分リフレッシュを試み、インクリメンタルに更新できない場合はフルリフレッシュされます。マテリアライズドビューは、Redshiftのテーブルと同様に分散キーやソートキーによる最適化が可能です。増分リフレッシュは、テーブル内部のinsertxidやdeletexidなどの更新情報を用いて実現していますので、ユーザーはマテリアライズドビューをリフレッシュするだけで簡単に更新できます。, 通常のビュー、マテリアライズドビュー、データマートの使い分けについては、「マテリアライズドビュー利用のベストプラクティス」を参考にしていただけると幸いです。, フルリフレッシュではなく、増分リフレッシュになる条件については以下のブログを御覧ください。, Amazon Redshift: マテリアライズド・ビュー(Materialized View)のリフレッシュ(REFRESH)について, 必要（リフレッシュが必要、増分データのみ更新、更新したいタイミングでコマンドを実行する）.
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