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Materialize 是一个流式数据库，它获取来自不同来源（如 Kafka、PostgreSQL、S3 存储桶等）的数据，并允许用户编写聚合这些数据的物化视图，并允许您使用纯 SQL 查询这些

2 年前

分布式系统架构由于其灵活性、可扩展性和容错性而变得越来越流行。然而，实时查询来自多个微服务的数据可能具有挑战性，因为它可能需要复杂且耗时的数据检索操作。物化视图与命令查询职责分离(CQRS

10 个月前

模型相应地从一个一致的快照到下一个快照。物化视图模式好吧，嗯.....使用物化视图模式实行CQRS？理论上，物化视图模式是伟大的。但是在实践中 - 尽管有自己的MSDN页面 - 它缺少一个

7 年前

对于最终用户来说，物化视图基本上只是一个表，物化视图只是将结果缓存在磁盘上，这样就不需要每次都运行底层查询。您可以使用类似的方法为分析师设置一些历史销售数据，他们不需要实时信息，只需要

9 个月前

在本教程中，我想演示带有Spring Boot的Materialized View PostgreSQL，这是微服务设计模式之一，可以提高应用程序的读取性能。物化视图

3 年前

，微服务可以在自身内部维护经常需要回答查询的依赖数据。物化视图是实现这一目标的一种方法，我们可以随着依赖服务中的数据变化而使它们保持增量更新。增量更新的物化视图对于微服务来说似乎是有利可图的

1 年前

] [*]标准视图 – 这些是通过在查询时执行预定义的 SQL 查询而生成的。它们本身不存储数据。所有数据都存储在底层基表中。 [*]物化视图 – 这些与标准视图类似，也是从预定义的 SQL 查询

2 个月前

本文讨论将数据湖概念化为数据库的想法。在这篇文章中提出的想法不是新的。但是物化视图从未被广泛采用作为构建数据管道的主要工具，这可能是由于它们的局限性和与关系数据库技术的联系。也许通过

3 年前

数据源的任意物化视图。这其中可物化依赖关系：例如，y = f(x)；如果x改变了，缓存中的y也需要改变/验证。然而，这个问题并不只存在于缓存中。例如，你可以在一个数据库中存储一个 "朋友 "表（在

1 年前

[*]14.选择 GROUP BY 而不是窗口函数 [*]15.使用派生表和临时表 [*]16.在加载批量数据前删除索引 [*]16.使用物化视图而不是视图 [*]17.避免使用 != 或

6 个月前

，需要响应个人页面更新事件的所有应用程序，只需订阅Kafka主题并创建相应的物化视图即可 - 无论是缓存写入，索引Elasticsearch中的事件还是简单地计算内存集合，个人页面的Web

7 年前

: EvolveFunction , pub initial_state: InitialStateFunction , }[/code] 物化视图是使用/委托一个视图来处理 E 类型的

7 个月前

注册最频繁的查询，预先计算非规范化支付数据，并提供一个表来存储计算结果，使其针对读取繁重的请求进行优化。这称为物化视图，并由许多数据库作为内置功能提供。在数据分布在多个数据库中的 SOA 环境中

9 个月前

数据访问。它们通过定位、分布、不完全性（"只是工作集"）、专业化（如物化视图）等来实现。他们Meta是如何做到这一点的？通过放松约束。也许是通过不那么可靠持久；也许是通过更小（又是 "只是工作装置

1 年前

物化视图——一种表示流处理结果的持久数据结构。 [list=1] [*]RisingWave 允许开发人员通过级联物化视图表达复杂的流处理逻辑，从而显着降低了构建流处理应用程序的复杂性

4 个月前

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