前言

ClickHouse廣泛用于用戶和系統日志查詢場景中，借助騰訊云提供基礎設施，微信也在分階段逐步推進clickhouse的建設和應用，目前作為基礎建設的一部分，主要針對于OLAP場景，為業務方提供穩定高效的查詢服務。在業務場景下，實時事件流上報可能會在不同的日志，以不同的格式、途徑寫入到clickhouse。在之前的使用中，通過查詢多個日志表join實現多個指標的整合。用傳統JOIN方式，我們遇到如下困難: 1.每個查詢會有非常長的代碼，有的甚至1500行、2000行sql，使用和理解上特別痛苦; 2.性能上無法滿足業務訴求，日志量大會爆內存不足; 如何將這些數據進行整合，以ClickHouse寬表的方式呈現給上層使用，用戶可以在一張表中查到所需的所有指標，避免提供多表帶來的代碼復雜度和性能開銷問題？本文將重點介紹如何通過物化視圖有效解決上述場景的問題。在介紹之前，先鋪墊一下物化視圖的簡單使用，包括如何創建，如何增加維度和指標，如何結合字典增維等場景。

準備工作

很多情況下，沒有場景和數據，就很難感同身受的去了解整個過程，所以在寫這篇文章前，利用python的Faker庫先生成一些模擬數據，模擬真實場景，以數據入手，來介紹關于物化視圖的一些使用經驗。環境：wsl單節點 centos7 版本：21.3.12.2-lts 數據庫: ods,dim,dwm,dws,test 環境相關配置以及本文后續提到代碼和模擬數據，均已上傳到github的個人項目中 https://github.com/IVitamin-C/clickhouse-learning，供參考。如有問題，可以提issues或者私信我。

用戶維度數據

通過代碼生成15

總結

以上是生活随笔為你收集整理的4万字长文ClickHouse应用实战-物化视图在微信的实践的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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