Материализованные представления: ускоряем аналитику

Материализованные представления (Materialized Views, MV, матвью) — способ ускорить выполнение аналитических запросов за счет предварительного вычисления и сохранения данных.

Чтобы понять матвью, давайте вернёмся на шаг назад и вспомним, что такое вью (view, V, представление). Представление — это виртуальные таблицы, которые хранят текст SQL-запроса и запускаются на лету. Они не сохраняют сами данные (в некоторых бд могут кешироваться в рамках сеанса до изменения источников).

Основное отличие MV от V как раз в том, что оно физически хранит результаты вычислений и позволяет использовать их повторно, вместо того чтобы пересчитывать данные каждый раз.

Пример: есть таблица с данными о продажах, которые обновляются раз в сутки. Аналитики несколько раз в день строят отчёты с расчётом суммарного дохода по регионам и категориям товаров. Создание MV позволяет агрегировать данные раз в сутки сразу после обновления источников. Это ускоряет построение отчетов и снижает нагрузку на базу данных.

Рассмотрим пример создания MV для Snowflake:

CREATE MATERIALIZED VIEW sales_summary_mv AS
SELECT 
    region,
    category,
    SUM(revenue) AS total_revenue,
    COUNT(*) AS transaction_count
FROM sales
GROUP BY region, category;

Как происходит синхронизация данных?
Чаще всего MV автоматически обновляются при изменении исходных данных. Однако частота и способ обновления зависят от СУБД:
— Snowflake: обновляются инкрементально, снижая нагрузку на хранилище.
— PostgreSQL: обновление требует явного выполнения команды REFRESH MATERIALIZED VIEW, что добавляет ручной работы.
— Oracle: поддерживаются как полные, так и инкрементальные обновления в зависимости от настроек.
— Microsoft SQL Server: MV называются индексированными представлениями и обновляются автоматически, но с ограничениями на типы запросов.

Когда использовать MV
🟢 один и тот же сложный запрос выполняется многократно на большом объёме данных;
🟢 исходные данные обновляются редко, а аналитика выполняется часто;
🟢 нужен быстрый доступ к данным с минимальной задержкой;
🟢 есть достаточно места для хранения данных.

Когда не стоит использовать MV
🟣 запросы редкие или исследовательские (ad hoc) — тогда затраты перевешивают выгоду;
🟣 ограничено место для хранения (ведь данные сохраняются физически);
🟣 данные обновляются слишком часто — материализованные представления необходимо часто обновлять, что может привести к дополнительным накладным расходам (актуально не для всех систем);
🟣 запросы содержат конструкции, не поддерживаемые MV (зависит от БД).

MV — не универсальное решение, но тем не менее есть ситуации в которых их использование помогает ускорить аналитические запросы, экономя ресурсы. Они оптимальны для сценариев, где данные обновляются реже, чем анализируются. Важно помнить о балансе: применять MV стоит только там, где выгода от ускорения превышает затраты на хранение данных и процесс вычисления.

#dwh