物化视图智能推荐：优化 MaxCompute 性能的最佳实践

前言

随着数据量和分析需求的不断增长，云数据仓库 MaxCompute 已经成为众多企业进行数据分析的首选平台。物化视图作为 MaxCompute 中一项重要的功能，可以显著提升查询性能，降低数据处理成本。MaxCompute 近期发布的“物化视图智能推荐”功能进一步简化了物化视图的使用，让用户可以轻松获得性能提升。

物化视图的工作原理

物化视图本质上是一个预先计算并存储的结果数据集，它与基础表保持关联。当用户对物化视图执行查询时，MaxCompute 会优先从物化视图中获取数据，从而避免对基础表进行昂贵的计算。物化视图的优点在于：

• 查询性能提升： 由于数据已经预先计算并存储，查询速度可以得到显著提升，尤其是在涉及大量数据或复杂查询的情况下。
• 降低 CU 算力成本： 避免了对基础表进行重复计算，从而降低了整体 CU 算力消耗，节省了计算成本。

物化视图的选择场景

并不是所有的查询都适合使用物化视图。一般来说，以下场景适合使用物化视图：

• 频繁查询的数据集： 对于经常被查询的数据集，使用物化视图可以避免重复计算，大幅提升查询速度。
• 复杂查询场景： 涉及多个表关联、聚合或排序的复杂查询，使用物化视图可以显著优化性能。
• 数据稳定性较高： 如果基础表的数据变更频率较低，物化视图的维护成本会比较低，可以有效发挥其性能优势。

物化视图智能推荐

MaxCompute 的“物化视图智能推荐”功能基于机器学习算法，可以自动识别适合创建物化视图的查询场景。该功能通过分析查询历史记录，识别出经常被执行的、耗时较长的查询，并推荐创建对应的物化视图。

如何使用智能推荐功能

1. 开启智能推荐： 在 MaxCompute 控制台中，开启“物化视图智能推荐”功能。
2. 查看推荐结果： 系统会定期扫描历史查询记录，生成物化视图推荐报告。用户可以在报告中查看推荐的物化视图列表。
3. 创建物化视图： 选择需要创建的物化视图，并根据推荐的配置进行创建。
4. 监控和维护： 创建物化视图后，需要定期监控其使用情况和维护状态。如果基础表发生变更，物化视图需要及时更新。

案例分享

某电商平台使用 MaxCompute 进行数据分析，存在大量频繁查询用户订单和商品信息的场景。通过使用物化视图智能推荐功能，平台识别出了适合创建物化视图的查询场景，并创建了相应的物化视图。在测试环境中，查询性能得到了显著提升，CU 算力成本降低了约 14%。

总结

物化视图智能推荐是 MaxCompute 提供的一项强大功能，它可以帮助用户轻松优化查询性能，降低 CU 算力成本。通过理解物化视图的工作原理，选择合适的查询场景，并有效使用智能推荐功能，用户可以最大化物化视图的优势，获得更好的数据分析体验。