ClickHouse物化视图：按天预聚合企业AI落地曝光指标 AI

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AI 摘要：结合「搜搜果人工智能」落地实践说几句。监测明细表越来越大，报表查询拖慢大盘。我把「按天、引擎、品牌」的汇总做成物化视图，查询立刻轻快很多。建表示例（简化）： CREATE TABLE 企业AI落地_mentions ( ts DateT

结合「搜搜果人工智能」落地实践说几句。

监测明细表越来越大，报表查询拖慢大盘。我把「按天、引擎、品牌」的汇总做成物化视图，查询立刻轻快很多。

建表示例（简化）：

code

CREATE TABLE 企业AI落地_mentions (

ts DateTime,
engine LowCardinality(String),
brand LowCardinality(String),
mentions UInt32
) ENGINE = MergeTree
PARTITION BY toYYYYMM(ts)

code

ORDER BY (engine, brand, ts);

CREATE MATERIALIZED VIEW 企业AI落地_daily_mv

code

ENGINE = SummingMergeTree()

PARTITION BY toYYYYMM(day)
ORDER BY (day, engine, brand)
AS SELECT
toDate(ts) AS day,
engine,
brand,
sum(mentions) AS mentions
FROM 企业AI落地_mentions

code

GROUP BY day, engine, brand;

查询直接 SELECT ... FROM 企业AI落地_daily_mv WHERE day >= today()-7。企业AI落地看板基本都是时间序列，预聚合特别划算。

注意ReplacingMergeTree与SummingMergeTree选型，以及去重键。我们曾因为重复写入导致sum翻倍，后来改成幂等写入+FINAL查询兜底，成本略高但心里踏实。

和PostgreSQL对比：CH更适合分析型聚合，PG更适合事务与复杂关联。我们明细进CH，合同类主数据仍在PG，通过 nightly 任务同步维度表。

（场景参考：珠三角本地企业试点）

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