- 产品简介
- 购买指南
- 快速入门
- 操作指南
- 开发指南
- API 文档
- History
- Introduction
- API Category
- Making API Requests
- Cluster Operation APIs
- ModifyClusterConfigs
- ModifyInstanceKeyValConfigs
- ModifyNodeStatus
- RestartClusterForConfigs
- RestartClusterForNode
- CreateInstanceNew
- DestroyInstance
- ModifySecurityGroups
- ReduceInstance
- ResizeDisk
- ScaleOutInstance
- ScaleUpInstance
- DescribeClusterConfigsHistory
- ModifyInstance
- DescribeCreateTablesDDL
- DescribeInstanceOperationHistory
- Database and Table APIs
- Cluster Information Viewing APIs
- Hot-Cold Data Layering APIs
- Database and Operation Audit APIs
- CancelBackupJob
- CreateBackUpSchedule
- DeleteBackUpData
- DescribeBackUpJob
- DescribeBackUpJobDetail
- DescribeBackUpTables
- DescribeBackUpTaskDetail
- DescribeRestoreTaskDetail
- DescribeBackUpSchedules
- RecoverBackUpJob
- DescribeInstanceOperations
- DescribeDatabaseAuditDownload
- DescribeDatabaseAuditRecords
- DescribeSlowQueryRecords
- DescribeSlowQueryRecordsDownload
- DescribeQueryAnalyse
- User and Permission APIs
- Resource Group Management APIs
- Data Types
- Error Codes
- 云上生态
- 实践教程
- 性能测试
- 常见问题
- 联系我们
- 词汇表
- 产品协议
- 产品简介
- 购买指南
- 快速入门
- 操作指南
- 开发指南
- API 文档
- History
- Introduction
- API Category
- Making API Requests
- Cluster Operation APIs
- ModifyClusterConfigs
- ModifyInstanceKeyValConfigs
- ModifyNodeStatus
- RestartClusterForConfigs
- RestartClusterForNode
- CreateInstanceNew
- DestroyInstance
- ModifySecurityGroups
- ReduceInstance
- ResizeDisk
- ScaleOutInstance
- ScaleUpInstance
- DescribeClusterConfigsHistory
- ModifyInstance
- DescribeCreateTablesDDL
- DescribeInstanceOperationHistory
- Database and Table APIs
- Cluster Information Viewing APIs
- Hot-Cold Data Layering APIs
- Database and Operation Audit APIs
- CancelBackupJob
- CreateBackUpSchedule
- DeleteBackUpData
- DescribeBackUpJob
- DescribeBackUpJobDetail
- DescribeBackUpTables
- DescribeBackUpTaskDetail
- DescribeRestoreTaskDetail
- DescribeBackUpSchedules
- RecoverBackUpJob
- DescribeInstanceOperations
- DescribeDatabaseAuditDownload
- DescribeDatabaseAuditRecords
- DescribeSlowQueryRecords
- DescribeSlowQueryRecordsDownload
- DescribeQueryAnalyse
- User and Permission APIs
- Resource Group Management APIs
- Data Types
- Error Codes
- 云上生态
- 实践教程
- 性能测试
- 常见问题
- 联系我们
- 词汇表
- 产品协议
ROLLUP 在多维分析中是“上卷”的意思，即将数据按某种指定的粒度进行进一步聚合。
基本概念
在 Doris 中，我们将用户通过建表语句创建出来的表称为 Base 表（Base Table）。Base 表中保存着按用户建表语句指定的方式存储的基础数据。
在 Base 表之上，我们可以创建任意多个 ROLLUP 表。这些 ROLLUP 的数据是基于 Base 表产生的，并且在物理上是独立存储的。
ROLLUP 表的基本作用，在于在 Base 表的基础上，获得更粗粒度的聚合数据。
下面我们用示例详细说明在不同数据模型中的 ROLLUP 表及其作用。
Aggregate 和 Unique 模型中的 ROLLUP
因为 Unique 只是 Aggregate 模型的一个特例，所以这里我们不加以区别。
示例1：获得每个用户的总消费
ColumnName | Type | AggregationType | Comment |
user_id | LARGEINT | - | 用户 ID |
date | DATE | - | 数据导入日期 |
timestamp | DATETIME | - | 数据导入时间，精确到秒 |
city | VARCHAR(20) | - | 用户所在城市 |
age | SMALLINT | - | 用户年龄 |
sex | TINYINT | - | 用户性别 |
last_visit_date | DATETIME | REPLACE | 用户最后一次访问时间 |
cost | BIGINT | SUM | 用户总消费 |
max_dwell_time | INT | MAX | 用户最大停留时间 |
min_dwell_time | INT | MIN | 用户最小停留时间 |
存储的数据如下：
user_id | date | timestamp | city | age | sex | last_visit_date | cost | max_dwell_time | min_dwell_time |
10000 | 2017-10-01 | 2017-10-01 08:00:05 | 北京 | 20 | 0 | 2017-10-01 06:00:00 | 20 | 10 | 10 |
10000 | 2017-10-01 | 2017-10-01 09:00:05 | 北京 | 20 | 0 | 2017-10-01 07:00:00 | 15 | 2 | 2 |
10001 | 2017-10-01 | 2017-10-01 18:12:10 | 北京 | 30 | 1 | 2017-10-01 17:05:45 | 2 | 22 | 22 |
10002 | 2017-10-02 | 2017-10-02 13:10:00 | 上海 | 20 | 1 | 2017-10-02 12:59:12 | 200 | 5 | 5 |
10003 | 2017-10-02 | 2017-10-02 13:15:00 | 广州 | 32 | 0 | 2017-10-02 11:20:00 | 30 | 11 | 11 |
10004 | 2017-10-01 | 2017-10-01 12:12:48 | 深圳 | 35 | 0 | 2017-10-01 10:00:15 | 100 | 3 | 3 |
10004 | 2017-10-03 | 2017-10-03 12:38:20 | 深圳 | 35 | 0 | 2017-10-03 10:20:22 | 11 | 6 | 6 |
在此基础上，我们创建一个 ROLLUP，该 ROLLUP 只包含两列：user_id 和 cost。则创建完成后，该 ROLLUP 中存储的数据如下：
user_id | cost |
10000 | 35 |
10001 | 2 |
10002 | 200 |
10003 | 30 |
10004 | 111 |
可以看到，ROLLUP 中仅保留了每个 user_id，在 cost 列上的 SUM 的结果。那么当我们进行如下查询时：
SELECT user_id, sum(cost) FROM table GROUP BY user_id;
Doris 会自动命中这个 ROLLUP 表，从而只需扫描极少的数据量，即可完成这次聚合查询。
示例2：获得不同城市，不同年龄段用户的总消费、最长和最短页面驻留时间
在 Base 表基础之上，再创建一个 ROLLUP：
ColumnName | Type | AggregationType | Comment |
city | VARCHAR(20) | - | 用户所在城市 |
age | SMALLINT | - | 用户年龄 |
cost | BIGINT | SUM | 用户总消费 |
max_dwell_time | INT | MAX | 用户最大停留时间 |
min_dwell_time | INT | MIN | 用户最小停留时间 |
则创建完成后，该 ROLLUP 中存储的数据如下：
city | age | cost | max_dwell_time | min_dwell_time |
北京 | 20 | 35 | 10 | 2 |
北京 | 30 | 2 | 22 | 22 |
上海 | 20 | 200 | 5 | 5 |
广州 | 32 | 30 | 11 | 11 |
深圳 | 35 | 111 | 6 | 3 |
当我们进行如下这些查询时：
mysql> SELECT city, age, sum(cost), max(max_dwell_time), min(min_dwell_time) FROM table GROUP BY city, age;mysql> SELECT city, sum(cost), max(max_dwell_time), min(min_dwell_time) FROM table GROUP BY city;mysql> SELECT city, age, sum(cost), min(min_dwell_time) FROM table GROUP BY city, age;
Doris 执行这些 sql 时会自动命中这个 ROLLUP 表。
Duplicate 模型中的 ROLLUP
因为 Duplicate 模型没有聚合的语意，无法对 Duplicate 表 创建包含聚合函数的 rollup。所以该模型中的 ROLLUP，已经失去了“上卷”这一层含义。而仅作为调整列顺序，以命中前缀索引的作用。我们将在 索引、排序列和前缀索引 详细介绍前缀索引，以及如何使用 ROLLUP 改变前缀索引以获得更好的查询效率。
ROLLUP 调整前缀索引
因为建表时已经指定了列顺序，所以一个表只有一种前缀索引。这对于使用其他不能命中前缀索引的列作为条件进行的查询来说，效率上可能无法满足需求。因此，我们可以通过创建 ROLLUP 来人为的调整列顺序。举例说明：
Base 表结构如下：
ColumnName | Type |
user_id | BIGINT |
age | INT |
message | VARCHAR(100) |
max_dwell_time | DATETIME |
min_dwell_time | DATETIME |
我们可以在此基础上创建一个 ROLLUP 表：
ColumnName | Type |
age | INT |
user_id | BIGINT |
message | VARCHAR(100) |
max_dwell_time | DATETIME |
min_dwell_time | DATETIME |
可以看到，ROLLUP 和 Base 表的列完全一样，只是将 user_id 和 age 的顺序调换了。那么当我们进行如下查询时：
mysql> SELECT * FROM table where age=20 and message LIKE "%error%";
会优先选择 ROLLUP 表，因为 ROLLUP 的前缀索引匹配度更高。
ROLLUP 使用说明
ROLLUP 最根本的作用是提高某些查询的查询效率（无论是通过聚合来减少数据量，还是修改列顺序以匹配前缀索引）。因此 ROLLUP 的含义已经超出了 “上卷” 的范围。这也是我们在源代码中，将其命名为 Materialized Index（物化索引）的原因。
ROLLUP 是附属于 Base 表的，可以看做是 Base 表的一种辅助数据结构。用户可以在 Base 表的基础上，创建或删除 ROLLUP，但是不能在查询中显式的指定查询某 ROLLUP。是否命中 ROLLUP 完全由 Doris 系统自动决定。
ROLLUP 的数据是独立物理存储的。因此，创建的 ROLLUP 越多，占用的磁盘空间也就越大。同时对导入速度也会有影响（导入的ETL阶段会自动产生所有 ROLLUP 的数据），但是不会降低查询效率（只会更好）。
ROLLUP 的数据更新与 Base 表是完全同步的。用户无需关心这个问题。
ROLLUP 中列的聚合方式，与 Base 表完全相同。在创建 ROLLUP 无需指定，也不能修改。
查询能否命中 ROLLUP 的一个必要条件（非充分条件）是，查询所涉及的所有列（包括 select list 和 where 中的查询条件列等）都存在于该 ROLLUP 的列中。否则，查询只能命中 Base 表。
某些类型的查询（如 count( * )）在任何条件下，都无法命中 ROLLUP。具体参见接下来的 聚合模型的局限性 一节。
可以通过
EXPLAIN your_sql; 命令获得查询执行计划，在执行计划中，查看是否命中 ROLLUP。可以通过
DESC tbl_name ALL; 语句显示 Base 表和所有已创建完成的 ROLLUP。ROLLUP 使用限制
在 Aggregate 表和 Unique 表上，创建 Rollup 时，无法指定聚合函数，会自动根据 Base 表对应字段的聚合函数进行聚合。
Rollup 只能对单表操作，不支持跨表。
对 Unique 表进行 Rollup 时，Rollup 必须包含所有 Unique key,否则会创建失败。可以对 Base 表的 Unique key 进行顺序调整，形成不同的前缀索引达到查询加速的目的。
创建物化视图时，不支持对同一个 key 进行多维度聚合，即一个 key 不能出现多次。
查询
在 Doris 里 Rollup 作为一份聚合物化视图，其在查询中可以起到两个作用：
索引
聚合数据（仅用于聚合模型，即 aggregate key）
但是为了命中 Rollup 需要满足一定的条件，并且可以通过执行计划中 ScanNode 节点的 PreAggregation 的值来判断是否可以命中 Rollup，以及 Rollup 字段来判断命中的是哪一张 Rollup 表。
索引
前面的查询实践中已经介绍过 Doris 的前缀索引，即 Doris 会把 Base/Rollup 表中的前 36 个字节（有 varchar 类型则可能导致前缀索引不满 36 个字节，varchar 会截断前缀索引，并且最多使用 varchar 的 20 个字节）在底层存储引擎单独生成一份排序的稀疏索引数据(数据也是排序的，用索引定位，然后在数据中做二分查找)，然后在查询的时候会根据查询中的条件来匹配每个 Base/Rollup 的前缀索引，并且选择出匹配前缀索引最长的一个 Base/Rollup。
-----> 从左到右匹配+----+----+----+----+----+----+| c1 | c2 | c3 | c4 | c5 |... |
取查询中 where 以及 on 上下推到 ScanNode 的条件，从前缀索引的第一列开始匹配，检查条件中是否有这些列，有则累计匹配的长度，直到匹配不上或者36字节结束（varchar 类型的列只能匹配20个字节，并且会匹配不足36个字节截断前缀索引），然后选择出匹配长度最长的一个 Base/Rollup。
下面举例说明，创建了一张 Base 表以及四张 rollup：
+---------------+-------+--------------+------+-------+---------+-------+| IndexName | Field | Type | Null | Key | Default | Extra |+---------------+-------+--------------+------+-------+---------+-------+| test | k1 | TINYINT | Yes | true | N/A | || | k2 | SMALLINT | Yes | true | N/A | || | k3 | INT | Yes | true | N/A | || | k4 | BIGINT | Yes | true | N/A | || | k5 | DECIMAL(9,3) | Yes | true | N/A | || | k6 | CHAR(5) | Yes | true | N/A | || | k7 | DATE | Yes | true | N/A | || | k8 | DATETIME | Yes | true | N/A | || | k9 | VARCHAR(20) | Yes | true | N/A | || | k10 | DOUBLE | Yes | false | N/A | MAX || | k11 | FLOAT | Yes | false | N/A | SUM || | | | | | | || rollup_index1 | k9 | VARCHAR(20) | Yes | true | N/A | || | k1 | TINYINT | Yes | true | N/A | || | k2 | SMALLINT | Yes | true | N/A | || | k3 | INT | Yes | true | N/A | || | k4 | BIGINT | Yes | true | N/A | || | k5 | DECIMAL(9,3) | Yes | true | N/A | || | k6 | CHAR(5) | Yes | true | N/A | || | k7 | DATE | Yes | true | N/A | || | k8 | DATETIME | Yes | true | N/A | || | k10 | DOUBLE | Yes | false | N/A | MAX || | k11 | FLOAT | Yes | false | N/A | SUM || | | | | | | || rollup_index2 | k9 | VARCHAR(20) | Yes | true | N/A | || | k2 | SMALLINT | Yes | true | N/A | || | k1 | TINYINT | Yes | true | N/A | || | k3 | INT | Yes | true | N/A | || | k4 | BIGINT | Yes | true | N/A | || | k5 | DECIMAL(9,3) | Yes | true | N/A | || | k6 | CHAR(5) | Yes | true | N/A | || | k7 | DATE | Yes | true | N/A | || | k8 | DATETIME | Yes | true | N/A | || | k10 | DOUBLE | Yes | false | N/A | MAX || | k11 | FLOAT | Yes | false | N/A | SUM || | | | | | | || rollup_index3 | k4 | BIGINT | Yes | true | N/A | || | k5 | DECIMAL(9,3) | Yes | true | N/A | || | k6 | CHAR(5) | Yes | true | N/A | || | k1 | TINYINT | Yes | true | N/A | || | k2 | SMALLINT | Yes | true | N/A | || | k3 | INT | Yes | true | N/A | || | k7 | DATE | Yes | true | N/A | || | k8 | DATETIME | Yes | true | N/A | || | k9 | VARCHAR(20) | Yes | true | N/A | || | k10 | DOUBLE | Yes | false | N/A | MAX || | k11 | FLOAT | Yes | false | N/A | SUM || | | | | | | || rollup_index4 | k4 | BIGINT | Yes | true | N/A | || | k6 | CHAR(5) | Yes | true | N/A | || | k5 | DECIMAL(9,3) | Yes | true | N/A | || | k1 | TINYINT | Yes | true | N/A | || | k2 | SMALLINT | Yes | true | N/A | || | k3 | INT | Yes | true | N/A | || | k7 | DATE | Yes | true | N/A | || | k8 | DATETIME | Yes | true | N/A | || | k9 | VARCHAR(20) | Yes | true | N/A | || | k10 | DOUBLE | Yes | false | N/A | MAX || | k11 | FLOAT | Yes | false | N/A | SUM |+---------------+-------+--------------+------+-------+---------+-------+
这五张表的前缀索引分别为：
Base(k1 ,k2, k3, k4, k5, k6, k7)rollup_index1(k9)rollup_index2(k9)rollup_index3(k4, k5, k6, k1, k2, k3, k7)rollup_index4(k4, k6, k5, k1, k2, k3, k7)
能使用前缀索引的列上的条件需要是
=<><=>=inbetween ，并列的且关系使用 and 连接，对于or、!= 等这些不能命中，然后看以下查询：
SELECT * FROM test WHERE k1 = 1 AND k2 > 3;。
有 k1 以及 k2 上的条件，检查只有 Base 的第一列含有条件里的 k1，所以匹配最长的前缀索引即 test：| 0:OlapScanNode| TABLE: test| PREAGGREGATION: OFF. Reason: No AggregateInfo| PREDICATES: `k1` = 1, `k2` > 3| partitions=1/1| rollup: test| buckets=1/10| cardinality=-1| avgRowSize=0.0| numNodes=0| tuple ids: 0
再看以下查询：
SELECT * FROM test WHERE k4 = 1 AND k5 > 3;
有 k4 以及 k5 的条件，检查 rollup_index3、rollup_index4 的第一列含有 k4，但是 rollup_index3 的第二列含有 k5，所以匹配的前缀索引最长。| 0:OlapScanNode| TABLE: test| PREAGGREGATION: OFF. Reason: No AggregateInfo| PREDICATES: `k4` = 1, `k5` > 3| partitions=1/1| rollup: rollup_index3| buckets=10/10| cardinality=-1| avgRowSize=0.0| numNodes=0| tuple ids: 0
现在我们尝试匹配含有 varchar 列上的条件，如下：
SELECT * FROM test WHERE k9 IN ("xxx", "yyyy") AND k1 = 10;。有 k9 以及 k1 两个条件，rollup_index1 以及 rollup_index2 的第一列都含有 k9，按理说这里选择这两个 rollup 都可以命中前缀索引并且效果是一样的随机选择一个即可（因为这里 varchar 刚好20个字节，前缀索引不足36个字节被截断），但是当前策略这里还会继续匹配 k1，因为 rollup_index1 的第二列为 k1，所以选择了 rollup_index1，其实后面的 k1 条件并不会起到加速的作用。(如果对于前缀索引外的条件需要其可以起到加速查询的目的，可以通过建立 Bloom Filter 过滤器加速。一般对于字符串类型建立即可，因为 Doris 针对列存在 Block 级别对于整形、日期已经有 Min/Max 索引) 以下是 explain 的结果。
| 0:OlapScanNode| TABLE: test| PREAGGREGATION: OFF. Reason: No AggregateInfo| PREDICATES: `k9` IN ('xxx', 'yyyy'), `k1` = 10| partitions=1/1| rollup: rollup_index1| buckets=1/10| cardinality=-1| avgRowSize=0.0| numNodes=0| tuple ids: 0
最后看一个多张Rollup都可以命中的查询：
SELECT * FROM test WHERE k4 < 1000 AND k5 = 80 AND k6 >= 10000;。
有 k4,k5,k6 三个条件，rollup_index3 以及 rollup_index4 的前3列分别含有这三列，所以两者匹配的前缀索引长度一致，选取两者都可以，当前默认的策略为选取了比较早创建的一张 rollup，这里为 rollup_index3。| 0:OlapScanNode| TABLE: test| PREAGGREGATION: OFF. Reason: No AggregateInfo| PREDICATES: `k4` < 1000, `k5` = 80, `k6` >= 10000.0| partitions=1/1| rollup: rollup_index3| buckets=10/10| cardinality=-1| avgRowSize=0.0| numNodes=0| tuple ids: 0
如果稍微修改上面的查询为：
SELECT * FROM test WHERE k4 < 1000 AND k5 = 80 OR k6 >= 10000;。
则这里的查询不能命中前缀索引。（甚至 Doris 存储引擎内的任何 Min/Max，BloomFilter 索引都不能起作用）。聚合数据
当然一般的聚合物化视图其聚合数据的功能是必不可少的，这类物化视图对于聚合类查询或报表类查询都有非常大的帮助，要命中聚合物化视图需要下面一些前提：
1. 查询或者子查询中涉及的所有列都存在一张独立的 Rollup 中。
2. 如果查询或者子查询中有 Join，则 Join 的类型需要是 Inner join。
以下是可以命中 Rollup 的一些聚合查询的种类。
列类型 查询类型 | Sum | Distinct/Count Distinct | Min | Max | APPROX_COUNT_DISTINCT |
Key | false | true | true | true | true |
Value(Sum) | true | false | false | false | false |
Value(Replace) | false | false | false | false | false |
Value(Min) | false | false | true | false | false |
Value(Max) | false | false | false | true | false |
如果符合上述条件，则针对聚合模型在判断命中 Rollup 的时候会有两个阶段：
1. 首先通过条件匹配出命中前缀索引最长的 Rollup 表，参见上述索引策略。
2. 然后比较 Rollup 的行数，选择最小的一张 Rollup。
如下 Base 表以及 Rollup：
+-------------+-------+--------------+------+-------+---------+-------+| IndexName | Field | Type | Null | Key | Default | Extra |+-------------+-------+--------------+------+-------+---------+-------+| test_rollup | k1 | TINYINT | Yes | true | N/A | || | k2 | SMALLINT | Yes | true | N/A | || | k3 | INT | Yes | true | N/A | || | k4 | BIGINT | Yes | true | N/A | || | k5 | DECIMAL(9,3) | Yes | true | N/A | || | k6 | CHAR(5) | Yes | true | N/A | || | k7 | DATE | Yes | true | N/A | || | k8 | DATETIME | Yes | true | N/A | || | k9 | VARCHAR(20) | Yes | true | N/A | || | k10 | DOUBLE | Yes | false | N/A | MAX || | k11 | FLOAT | Yes | false | N/A | SUM || | | | | | | || rollup2 | k1 | TINYINT | Yes | true | N/A | || | k2 | SMALLINT | Yes | true | N/A | || | k3 | INT | Yes | true | N/A | || | k10 | DOUBLE | Yes | false | N/A | MAX || | k11 | FLOAT | Yes | false | N/A | SUM || | | | | | | || rollup1 | k1 | TINYINT | Yes | true | N/A | || | k2 | SMALLINT | Yes | true | N/A | || | k3 | INT | Yes | true | N/A | || | k4 | BIGINT | Yes | true | N/A | || | k5 | DECIMAL(9,3) | Yes | true | N/A | || | k10 | DOUBLE | Yes | false | N/A | MAX || | k11 | FLOAT | Yes | false | N/A | SUM |+-------------+-------+--------------+------+-------+---------+-------+
看以下查询：
SELECT SUM(k11) FROM test_rollup WHERE k1 = 10 AND k2 > 200 AND k3 in (1,2,3);。
首先判断查询是否可以命中聚合的 Rollup表，经过查上面的图是可以的，然后条件中含有 k1，k2，k3 三个条件，这三个条件 test_rollup、rollup1、rollup2 的前三列都含有，所以前缀索引长度一致，然后比较行数显然 rollup2 的聚合程度最高行数最少所以选取 rollup2。| 0:OlapScanNode || TABLE: test_rollup || PREAGGREGATION: ON || PREDICATES: `k1` = 10, `k2` > 200, `k3` IN (1, 2, 3) || partitions=1/1 || rollup: rollup2 || buckets=1/10 || cardinality=-1 || avgRowSize=0.0 || numNodes=0 || tuple ids: 0 |
ROLLUP 最佳实践
在使用 rollup 时，预期进行查询加速，但是在实际使用过程中，如果使用不正确容易出现优化不生效，或者给系统带来负面影响的情况。
建议在使用 rollup 时，遵循以下步骤：
1. 根据业务场景规划 rollup 结构。
2. 创建 rollup。
3. 确认 rollup 构建完成。
4. 确认业务查询语句命中 rollup。
这里基于 TPC-H 数据测试积的 lineitem 表作为 case 表，展示 rollup 的使用步骤。以下是 lineitem 这张表的基础信息，导入了62G数据，数据总量为6000W行。
基于 lineitem 表，业务有以下查询语句：
select l_partkey,l_suppkey,l_quantity from lineitem where l_partkey=xxxx;
针对这个 sql，预期可以通过 rollup 进行查询加速。
因为目前并不命中前缀索引，可以通过 rollup，进行 key 调整，使 where 条件命中前缀索引。通过以下语句创建 lineitem 表的 Rollup：
alter table lineitem add rollup rutest(l_partkey,l_suppkey,l_quantity);
执行 rollup，通过 show alter table rollup; 命令查看物化视图构建进度,确认构建任务完成。
确认业务查询语句命中 Rollup：
explain select l_partkey,l_suppkey,l_quantity from lineitem where l_partkey= 10187238;
是
否
本页内容是否解决了您的问题？