OceanBase 的物化视图最佳实践文档详细阐述了如何通过数据预计算和智能刷新机制提升查询性能并简化ETL流程，其核心功能包括支持增量刷新（仅更新变化数据，性能更优）、全量刷新（重建全部数据）、实时查询（通过 ENABLE ON QUERY COMPUTATION 自动合并增量数据）以及嵌套物化视图构建多层ETL流程。
物化视图的三大核心场景：
- 针对海量单表数据的高频聚合查询，可通过创建增量刷新物化视图（如
mv1）将延迟降低70%以上； - 多表连接查询则利用分区（
PARTITION BY HASH）和并行度（PARALLEL）参数加速处理，系统自动改写查询为视图访问； - 实时数仓场景则通过多级物化视图嵌套（如基于
mv_join的mv_agg）实现流式增量处理与 ACID 事务保障，简化复杂数据处理流程。
本篇实践中针对关键配置建议包括根据数据变更频率选择刷新策略（如 V4.3.5 BP3 版本后支持 LEFT JOIN 和 UNION ALL ），并行度和分区优化可最大化资源利用率，同时需注意在创建增量刷新视图前配置基表的物化视图日志（mlog）。用户可以结合实际应用评估业务环境，例如调整刷新间隔、分区策略及监控诊断配置，以实现 HTAP 场景下的高效查询与数据一致性保障。
阅读完整指南，查看 OceanBase 物化视图最佳实践：https://www.oceanbase.com/docs/common-best-practices-1000000003404977
《OceanBase 最佳实践》会持续发布和更新，想要查看更多和更新内容可以访问这里https://www.oceanbase.com/docs/best-practices
