背景
物化视图(Materialized View)：是一种特殊的物理表，本质是预计算，是多个计算过程之间的联系建立。从数据组织层面优化数据访问效率，即把某些耗时的操作（例如JOIN、AGGREGATE）的结果保存到物理存储上，可以像表一样被访问，以便在后续查询时直接复用，最终达到加速查询的目的，即空间换时间。而普通视图(View)仅是简化用户的查询定义，不存储实际结果数据。
物化视图使用存在一定门槛，提高查询性能的同时也引入了相应的成本：
- 存储成本：物化表存储空间；
- 计算成本：若源表(base表)数据变更，物化视图自动失效，需计算更新后才可用；
因此，物化视图并不适合所有场景，使用物化视图条件：提速收益 > 存储成本 计算成本。
跳转物化视图适合场景：
- 源表变更不频繁：降低计算成本；
- 相比于源表，物化表的字段和结果数量有明显的减少：降低存储成本；
- 物化表查询子句的执行是高成本的，(1).计算频繁，(2).计算复杂(消除Join和聚合的计算开销)，(3).读取扫描量大：提高加速收益；
使用场景示例：
- 查询存储在外部(冷存储)，相比于内部存储(热存储)，外部存储性能较低；
- 对于数据仓库，物化视图可物化查看结果，屏蔽多个数据源差异，实现本地副本；
视图改写
视图改写常用的方式：
- 基于语法改写：最简单的改写方式，将查询的文本与物化视图的文本或语法树进行比较，完全匹配则可以进行改写；
- 基于规则改写：针对不同规则，穷举所有可能变换关系来寻找等价替代关系树；
- 基于结构改写：提取查询特征并使用一套规则进行匹配改写，将查询表示为SPJG标准形式，提取查询中Join、Projects、Filters、Grouping、Aggregation五种表达式，分别与物化视图对应的表达式进行匹配改写；
Calcite 物化视图查询改写支持两种方式：
- 基于规则改写： 由 MaterializedViewSubstitutionVisitor实现，基于规则和等价类自底向上匹配
- 基于结构改写：由 MaterializedViewRule 规则集构成，基于查询优化器实现改写
Calcite物化视图的结构改写逻辑主要基于Goldstein 和 Larson 的“Optimizing Queries Using Materialized Views: A Practical, Scalable Solution”实现(Microsoft SQL Server的改写方案)，是一种SPJG(join-select-project-groupBy)重写算法。
SPJ(join-select-project)视图改写条件：
- The view contains all rows needed by the query expression：视图行数据可覆盖包含查询表达式的所有行；
- All required rows can be selected from the view：查询结果可通过视图查询到；
- All output expressions can be computed from the output of the view：查询结果表达式可通过视图计算查询到；
- All output rows occur with the correct duplication factor：对于重复语义的算子，有相同一致的行为，如distinct算子在相同的字段；
Calcite MaterializedViewRule 实现结构改写规则，可参考单测 MaterializedViewRelOptRulesTest
Lattice
Lattice(格)：是一个数学概念，表示数学上的一种集合，非空有限子集都有一个上确界(并)和一个下确界(交)的偏序结合。Calcite针对物化视图对Lattice进行扩展，根据用户定义的关联和聚合要求，划分出多个物化视图来适应不同类别的查询，支持自动划分物化视图。 Calcite中Lattice定义功能：
- 可声明主键和外键约束；
- 辅助优化器将用户查询映射到物化视图；
- 提供框架，用于采集数据量和用户查询统计信息；
- 允许Calcite自动产生物化视图；
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