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# 教訓：materialized view

> materialized view の実例、問題、解決策

*このガイドは、コミュニティミートアップで得られた知見をまとめたシリーズの一部です。実際の課題に対する解決策や知見をさらに知りたい場合は、[問題別に参照](/ja/resources/support-center/tips-and-tricks/community-wisdom)してください。*
*パーツが多すぎることでデータベースのパフォーマンスが低下していませんか？ [パーツが多すぎる](/ja/resources/support-center/tips-and-tricks/too-many-parts) のコミュニティ知見ガイドをご覧ください。*
*[Materialized Views](/ja/concepts/features/materialized-views/index) について詳しくは、こちらをご覧ください。*

<div id="storage-antipattern">
  ## ストレージが10倍に膨らむアンチパターン
</div>

**実運用で実際に起きた問題:** *「materialized view を使っていました。生ログテーブルは約20GBだったのに、そのログテーブルから作成したビューは190GBにまで膨れ上がり、生テーブルのほぼ10倍のサイズになりました。これは、attribute ごとに1行を作っていて、各ログが10個の attribute を持ち得るために起きたことです。」*

**ルール:** `GROUP BY` で減らせる以上に多くの行を作っているなら、それは materialized view ではなく、高コストな索引を作っているだけです。

<div id="mv-health-validation">
  ## 本番環境の materialized view の健全性検証
</div>

このクエリは、materialized view を作成する前に、それがデータを圧縮するのか、逆に膨れ上がらせるのかを予測するのに役立ちます。実際のテーブルとカラムに対して実行し、「190GBに膨れ上がる」ような事態を避けてください。

**確認できる内容:**

* **低い集約率** (\<10%) = 良い MV、大幅な圧縮
* **高い集約率** (>70%) = 悪い MV、ストレージ肥大化のリスク
* **ストレージ倍率** = MV のサイズがどれだけ大きく/小さくなるか

```sql theme={null}
-- 実際のテーブルとカラムに置き換えてください
SELECT 
    count() as total_rows,
    uniq(your_group_by_columns) as unique_combinations,
    round(uniq(your_group_by_columns) / count() * 100, 2) as aggregation_ratio
FROM your_table
WHERE your_filter_conditions;

-- aggregation_ratio が 70% を超える場合は、materialized view の設計を見直してください
-- aggregation_ratio が 10% 未満の場合は、高い圧縮率が期待できます
```

<div id="mv-problems">
  ## materialized viewが問題になる場合
</div>

**注意すべき兆候:**

* insertのレイテンシが増加する (10msで完了していたクエリが100ms以上かかるようになる)
* "パーツが多すぎる" エラーの発生頻度が高くなる
* insert処理中にCPUスパイクが発生する
* 以前は発生していなかったinsertのタイムアウトが起きる

`system.query_log` を使ってクエリ実行時間の傾向を追跡すると、MV追加前後のinsertパフォーマンスを比較できます。

<div id="video-sources">
  ## ビデオの出典
</div>

* [ClickHouse at CommonRoom - Kirill Sapchuk](https://www.youtube.com/watch?v=liTgGiTuhJE) - 「materialized view への過度な熱意」と「20GB→190GBへの爆発的増加」の事例の出典