在 Dashboard 场景中,用户对仪表盘打开时间极为敏感,通常要求秒级响应。多用户同时刷新时,单个 SQL 消耗大量计算资源会导致资源争抢,所有用户都在等待。通过物化视图预计算关键指标,可将原本分钟级的复杂查询优化为秒级响应。
文章给出了千亿级数据规模的实测对比:
- 查看近一周延迟同比变化:开启物化视图的请求千亿以上数据秒内出结果,未开启的请求直接超时。
- 按 ProjectId 维度统计读写流量和延迟:开启物化视图后千亿以上数据不到 400 毫秒返回,而未开启需要 54 秒,性能提升 100 倍以上。
- 按 Status 和 ProjectId 维度统计平均延迟大于 200 的流量:由于维度更多,未使用物化视图直接超时,使用后 800 多毫秒返回。
在千亿级实测中,采用物化视图的图表可秒开,相同 SQL 不使用物化视图即使最快也需 50 多秒,更多时候直接超时。理论上数据规模越大加速效果越好——在另一个 Region 的万亿级数据中,SQL 查询也能稳定在 3 秒左右完成。




