惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

C
Check Point Blog
罗磊的独立博客
博客园 - 叶小钗
Google DeepMind News
Google DeepMind News
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
人人都是产品经理
人人都是产品经理
J
Java Code Geeks
WordPress大学
WordPress大学
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
F
Fortinet All Blogs
小众软件
小众软件
M
MIT News - Artificial intelligence
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
The GitHub Blog
The GitHub Blog
A
About on SuperTechFans
Y
Y Combinator Blog
Recorded Future
Recorded Future
量子位
美团技术团队
S
Security @ Cisco Blogs
G
Google Developers Blog
Cyberwarzone
Cyberwarzone
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
博客园 - 司徒正美
D
Docker
S
Schneier on Security
T
Tor Project blog
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
T
Threatpost
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
C
Cisco Blogs
L
Lohrmann on Cybersecurity
NISL@THU
NISL@THU
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
博客园 - 聂微东
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
A
Arctic Wolf
I
Intezer
Latest news
Latest news
Martin Fowler
Martin Fowler
G
GRAHAM CLULEY
B
Blog
V
Vulnerabilities – Threatpost
The Register - Security
The Register - Security
S
Securelist
T
Tenable Blog

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
ClickHouse не тормозит, но заставляет глаз дергаться. Materialized Views
select_zvezd · 2026-04-20 · via Все публикации подряд на Хабре

Уровень сложностиПростой

Время на прочтение4 мин

Охват и читатели3.3K

FAQ

Вы пришли из мира PostgreSQL, Oracle или MSSQL. Вы знаете: материализованное представление — это «замороженный» результат запроса. Удобно. Предсказуемо.

Вы открываете документацию ClickHouse. Видите знакомые слова. Радуетесь. Пишете свой первый MATERIALIZED VIEW. Запускаете. И... получаете не то, что ожидали.

Потому что в ClickHouse материализованные представления работают СОВСЕМ не так, как везде.

И сегодня я расскажу, в чём подвох.

Как это работает в классических СУБД

Напоминание для тех, кто пришёл не из мира БД:

Классическое материализованное представление:

  • Это результат SELECT, сохранённый на диске

  • Данные хранятся физически, запросы к нему работают быстро

Пример (мысленный, из PostgreSQL):

CREATE MATERIALIZED VIEW sales_summary AS
SELECT category, SUM(amount) FROM sales GROUP BY category;

Потом вы делаете REFRESH MATERIALIZED VIEW, и данные обновляются.

Всё логично. Предсказуемо.

Но вот в ClickHouse это работает не так.

Как это работает в ClickHouse

В ClickHouse есть два вида представлений — инкрементальные (по умолчанию) и обновляемые.

Команда CREATE MATERIALIZED VIEW вызовет создание инкрементального представления, поэтому прочитаем в документации, что же на самом деле отработает:

Инкрементные материализованные представления обновляются в режиме реального времени. По мере вставки новых данных в исходную таблицу ClickHouse автоматически применяет запрос материализованного представления к новому блоку данных и записывает результаты в отдельную целевую таблицу.

Перевожу: вы пишете INSERT в таблицу. ClickHouse берёт эти новые строки, прогоняет их через ваш SELECT и результат вставляет в отдельную целевую таблицу.

Никакого «пересчёта всего представления». Никакого REFRESH. Только новые данные.

Схематично:

-- создаем таблицу с тестовыми данными
CREATE TABLE orders (
    order_id UInt64,
    price UInt64,
    event_time DateTime
) ENGINE = MergeTree()
ORDER BY order_id
SETTINGS index_granularity = 8192;

-- вставляем данные
INSERT INTO orders values
(1, 100, now()),
(1, 200, now()),
(1, 300, now()),
(2, 400, now()),
(2, 500, now()),
;

-- материализованное представление
CREATE MATERIALIZED VIEW mv_orders_summary
ENGINE = SummingMergeTree() ORDER BY order_id
AS SELECT order_id, SUM(price) as total FROM orders GROUP BY order_id;

-- видим, что в MV ничего не появилось. Потому, что вставка данных была ДО создания MV.
select * from mv_orders_summary limit 100;

И вот первый подводный камень — чтобы в MV после ее создания появились данные, необходимо вставить их руками именно в MV. Эту операцию проделывать нужно всего один раз, так как во время создания MV материализации не происходит.

-- для того, чтобы это исправить, необходимо в вставить данные именно в MV без поля event_time
INSERT INTO mv_orders_summary values
(1, 100),
(1, 200),
(1, 300),
(2, 400),
(2, 500),
;

-- видим, что в MV появились результаты.
select * from mv_orders_summary limit 100;

А теперь вставим данные в исходную таблицу, чтобы убедиться, что MV отработает:

-- а теперь вставялем данные в исходную таблицу при уже существующей MV
INSERT INTO orders values
(3, 600, now()),
(3, 700, now())
;

-- видим, что в MV появились результаты.
select * from mv_orders_summary limit 100;

Отлично. Мы поняли, как это работает — никакого пересчёта всей таблицы orders не происходит. Только новые строки и только insert. Отсюда следует, что

UPDATE и DELETE не работают

Это боль.

Поскольку представление срабатывает только на INSERT, то если вы обновили или удалили данные в базовой таблице — представление ничего об этом не узнает.

-- обновляем данные по первому заказу
alter table orders update price = 100 WHERE order_id = 1;

-- видим, что в MV ничего не поменялось.
select * from mv_orders_summary limit 100;

Из рекомендаций — использовать только INSERT + версионирование данных. Звучит не привычно, но это лучшая практика в ClickHouse.

А что если я не хочу танцевать с бубном?

Скажу сразу — это плохой совет, но все же: в ClickHouse есть обновляемые материализованные представления. Подробнее можно почитать в документации. Самое главное:

  • необходимо создать конечную таблицу

  • необходимо указать ключевую конструкцию REFRESH EVERY [NUMBER] [INTERVAL], где NUMBER - число, задающее периодичность обновления, а INTERVAL - временной градиент (часы/минуты/секунды и т.д.)

Перейдем к примеру. Создадим конечную таблицу такую же, как и у MV в экспериментах выше, и создадим RMV с обновлением каждую минуту:

-- создаем конечную таблицу, в которую MV будет записывать данные
CREATE TABLE default.sum_orders
(
    `order_id` UInt64,
    `total` UInt64
)
ENGINE = SummingMergeTree
ORDER BY order_id
SETTINGS index_granularity = 8192;

-- создаем обновляемое MV
CREATE MATERIALIZED VIEW mv_orders_summary_refresh
REFRESH EVERY 1 MINUTE TO sum_orders
AS SELECT order_id, SUM(price) as total FROM orders GROUP BY order_id
;

-- смотрим, что результаты обновляются каждую минуту
select * from sum_orders;

Теперь можно делать любые манипуляции с данными и через минуту (если запрос легкий и данные не большие) видеть изменения в MV.

Стоит упомянуть, что по умолчанию у RMV используется концепция REPLACE, то есть полная замена данных в конечной таблице, что является привычным аналогом MV классических СУБД. Подробнее об этом есть в документации, углубляться нет смысла, лучше отметить следующее: не смотря на наличие RMV, баловаться командами DML в ClickHouse не стоит. Подробнее это будет раскрыто в следующих статьях.

Итого:

Как вы уже поняли, ClickHouse — штука мощная, но со своим характером. Подводных камней здесь хватает.

Осваивать этого зверя можно двумя способами. Первый — героический: месяцами вчитываться в документацию, собирать грабли по крупицам из форумов (привет Хабр) и всевозможных чатов. Второй — прагматичный: пройти бесплатный курс от автора этой статьи, где все шишки уже набиты, а опыт упакован в понятные уроки.

Выбирайте путь умного.
ClickHouse: быстрый старт