PostgreSQL માં materialized views કેવી રીતે કામ કરે છે?

Question

Accepted Answer

એક **materialized view** ક્વેરીના *પરિણામો* ને શારીરિક રીતે (પ્રી-કોમ્પ્યુટેડ) સંગ્રહ કરે છે, સામાન્ય view ની વિપરીતે (જે દરેક વખતે તેની ક્વેરી ફરીથી ચલાવે છે). આ મોંઘી ક્વેરીઓ માટે વાંચન ઝડપી બનાવે છે, તેની કિંમતે ડેટા છેલ્લી **રિફ્રેશ** તરીકે તાજો હોય છે — ડેટાબેસમાં કેશિંગ મિકેનિઝમ।

## સામાન્ય view વિરુદ્ધ materialized view

```sql
-- regular VIEW — runs the query EVERY time (always fresh, but recomputed)
CREATE VIEW sales_summary AS SELECT region, SUM(amount) FROM orders GROUP BY region;

-- MATERIALIZED VIEW — stores the RESULTS physically (fast reads, but can be stale)
CREATE MATERIALIZED VIEW sales_summary_mat AS
SELECT region, SUM(amount) AS total FROM orders GROUP BY region;

SELECT * FROM sales_summary_mat;     -- reads STORED results — fast (no recompute)
```

एक materialized view પરિણામોને પ્રી-કોમ્પ્યુટ કરે છે અને સંગ્રહ કરે છે, તેથી તેને ક્વેરી કરવી ઝડપી છે (કોષ્ટક વાંચવા જેવું) — મોંઘા એગ્રીગેશન માટે આદર્શ જે વારંવાર ક્વેરી કરવામાં આવે છે।

## રિફ્રેશ (સંગ્રહિત ડેટા અપડેટ કરવો)

```sql
-- the data is stale until you refresh it
REFRESH MATERIALIZED VIEW sales_summary_mat;          -- recompute (locks reads during refresh)

-- CONCURRENTLY — refresh WITHOUT blocking reads (requires a unique index)
CREATE UNIQUE INDEX idx_sales_region ON sales_summary_mat(region);
REFRESH MATERIALIZED VIEW CONCURRENTLY sales_summary_mat;   -- reads continue during refresh
```

તમે ડેટા અપડેટ કરવા માટે **રિફ્રેશ** કરવું જોઈએ. `REFRESH ... CONCURRENTLY` (એક અનોખા ઇન્ડેક્સની જરૂર છે) સમવર્તી વાંચનને અવરોધ્ય કર્યા વિના અપડેટ કરે છે — ઉત્પાદન માટે મહત્વપૂર્ણ.

## materialized views ક્યારે વાપરવા

```text
✓ EXPENSIVE queries (complex aggregations, joins) queried FREQUENTLY
✓ Data that doesn't need real-time freshness (dashboards, reports, analytics)
✓ Reducing load from repeatedly running the same heavy query
→ Refresh on a schedule (cron / pg_cron) or after data changes.

✗ Data needing real-time accuracy → use a regular view or query directly
```

## ટ્રેડ-ઓફ

```text
Fast reads (precomputed) ⟷ Stale data (until refreshed) + storage cost.
You trade freshness and storage for read speed — a caching decision.
You can also index a materialized view (it's a physical table of results).
```

## શા માટે તે મહત્વપૂર્ણ છે

Materialized views એ PostgreSQL ના **પર્ફોર્મન્સ ઑપ્ટિમાઇઝેશન** માટે એક મૂલ્યવાન વૈશિષ્ટ્ય છે — તે મોંઘી ક્વેરીઓ માટે ઇન-ડેટાબેસ કેશિંગ મિકેનિઝમ પ્રદાન કરે છે, તેથી મોંઘી, વારંવાર ચલતી ક્વેરીઓ સાથે અર્જો ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા માટે તે સમજવું ઉપયોગી છે.

મુખ્ય મૂલ્ય એ મોંઘી ક્વેરીઓ (જટિલ એગ્રીગેશન, ભારે જોઇન્સ) ના પરિણામોને પ્રી-કોમ્પ્યુટ કરવા અને સંગ્રહ કરવું છે જેથી તેમને વાંચવું ઝડપી હોય (કોષ્ટક ક્વેરી કરવા જેવું) બદલે દર વખતે મોંઘી ક્વેરી ફરીથી ચલાવવાને બદલે — જે ડેશબોર્ડ, રિપોર્ટ્સ અને એનાલિટિક્સ માટે નોંધપાત્ર ઑપ્ટિમાઇઝેશન છે જ્યાં તીજો જ મોંઘો ક્વેરી વારંવાર ચલે છે.

મુખ્ય **ટ્રેડ-ઓફ** સમજવું મહત્વપૂર્ણ છે: materialized views ઝડપી વાંચન આપે છે પરંતુ ડેટા **જૂનો** છે જ્યાં સુધી રિફ્રેશ ન થાય (અને તેઓ સંગ્રહખર્ચ કરે છે), તેથી તે કેશિંગ નિર્ણય છે ડેટા માટે યોગ્ય જે રિયલ-ટાઇમ તાજાપણ પરવશ નથી.

તેમને કેવી રીતે **રિફ્રેશ** કરવું તે જાણવું — ખાસ કરીને `REFRESH ... CONCURRENTLY` (જે વાંચનને અવરોધ્ય કર્યા વિના અપડેટ કરે છે, ઉત્પાદન ઉપલબ્ધતા માટે મહત્વપૂર્ણ, અનોખા ઇન્ડેક્સ જરૂરી છે) — અને રિફ્રેશ વ્યૂહરચના (સમયસૂચક દ્વારા cron/pg_cron, અથવા ડેટા પરિવર્તન પછી) પ્રાયોગિક જ્ઞાન છે તેમને અસરકારક રીતે વાપરવા માટે.

**ક્યારે વાપરવું** materialized views સમજવું (મોંઘી, વારંવાર ચલતી ક્વેરીઓ જે હળવા નિસ્તેજતાને સહન કરે છે — ડેશબોર્ડ્સ, એનાલિટિક્સ) વર્સસ ક્યારે નહિ (રિયલ-ટાઇમ ચોકસાઇ જરૂર ડેટા) સાધ્ય નિર્ણય પ્રતિબિંબિત કરે છે.

મોંઘી પુનરાવર્તીત ક્વેરીઓ વાસ્તવ પર્ફોર્મન્સ ચિંતા છે, અને કારણ કે materialized views અસરકારક ઇન-ડેટાબેસ કેશિંગ ઉકેલ પ્રદાન કરે છે (પ્રી-કોમ્પ્યુટેડ, ઇન્ડેક્સેબલ પરિણામો) સ્પષ્ટ તાજાપણ/ઝડપ ટ્રેડ-ઓફ સાથે, તેમને સમજવું — તેઓ કેવી રીતે કામ કરે છે, રિફ્રેશ (ખાસ કરીને સમવર્તી), ટ્રેડ-ઓફ, અને યોગ્ય ઉપયોગ — મૂલ્યવાન, વ્યવહારિક રીતે સુસંગત PostgreSQL જ્ઞાન છે વિશ્લેષણ અને અહેવાલ ક્વેરીઓના પર્ફોર્મન્સ ઑપ્ટિમાઇજ કરવા માટે, એક સામાન્ય જરૂર જ્યાં materialized views એક સ્વચ્છ, બિલ્ટ-ઇન ઉકેલ આપે છે.