Amazon redshift 在AmazonRedshift中使用物化视图比使用基表有什么优势？

从概念上讲，我理解物化视图是计算值的静态表示，但我不理解这在功能上与创建包含相同预计算数据的表有什么不同。我认为一张桌子可能会更有性能，因为可以添加排序键

物化视图，或之前所知的快照，是一个表段，其内容根据查询定期刷新，无论是针对本地表还是远程表。对远程表使用物化视图是实现站点间数据复制的最简单方法

它可以用作基于使用联接的多个表的聚合表。我们还可以实现行级安全特权

物化视图可用于提高各种查询的性能，包括执行数据聚合和转换的查询

一旦加载了MV的连接表，就会根据刷新机制自动刷新MVS数据

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那天我自己也有同样的问题。。。据我所知，主要区别在于：

刷新物化视图

语法。要重新填充一个表，您必须截断该表并在事务中再次运行该查询。因此，从编码的角度来看，MV更有效

MV是数据库中的从属对象。上游表（定义中使用的表）必须以级联方式删除。对上游表的更改也相当有限。表独立于在某个时间点生成它的查询。所以这是一种设计选择。我想说，使用MV是一种更为保守的设计

对于键，可以在create语句（per）中指定它们