Redshift物化视图和数据表对比

Question

【以下的问题经过翻译处理】 假设我有一个名为my_table的事实表。现在我创建了一个物化视图，没有任何过滤器或聚合，例如：

```
create materialized view public.my_mv diststyle key
distkey (distkey_column)
sortkey
(
      sort_key_column1,
      sort_key_column2 ...
) auto refresh yes
as 
select * from my_table

```

物化视图具有相同的分布键和排序键？是否使用物化视图而不是基表可以获得任何好处？

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【以下的回答经过翻译处理】 在您提到的情况中，如果物化视图（MV）具有相同的分布键、排序键和没有额外的过滤器或聚合，那么使用MV而不是基表可能不会带来任何重大的好处。

物化视图在以下情况下非常有用：
* 预计算复杂或耗时的聚合操作：由于MV存储了预计算结果，因此使用MV的查询速度更快。
* 为特定的查询模式优化数据：您可以选择不同的分布键或排序键来优化MV，从而提高性能。
* 减少基表上的负载：如果您有一个高并发系统，有很多查询，使用MV可以帮助分担基表的一部分负载，提高整体性能。

然而，在您的示例中，因为MV和基表具有相同的分布键、排序键以及没有额外的过滤器或聚合，MV基本上只是基表的一个冗余副本，查询基表或MV都会产生类似的性能。

在这种情况下，更有利的做法是直接使用基表，避免管理和刷新物化视图所带来的开销。

Redshift物化视图和数据表对比

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