Doris中的物化视图是什么？有什么优势？

例如，当用户频繁执行包含SUM、COUNT等聚合操作的查询时，物化视图会预先计算并存储聚合结果。假设原始表有亿级订单记录，针对“按地区统计销售额”的查询，创建包含SUM(sales) GROUP BY region的物化视图后，查询可直接读取预聚合结果，时间复杂度从O(n)降为O(1)，避免全表扫描。

Doris通过异步机制将基表的数据变更（如新增、删除）同步到物化视图，采用版本合并（Version Merge）和增量计算（如MOLAP模型的Segment机制）实现高效更新，用户无需手动触发刷新操作。

查询执行时，Doris的优化器会根据代价模型自动选择是否命中物化视图，整个过程对应用透明。例如当存在多个物化视图时，系统会优先选择扫描数据量最少或聚合层级最匹配的视图。

Doris支持创建包含不同维度组合的物化视图，例如同时创建GROUP BY date, product和GROUP BY product的视图，满足不同粒度的查询需求。这种基于Rollup的多层聚合结构，类似于OLAP Cube的分层预计算，可覆盖多种查询模式。