Você tem uma tabela de vendas particionada por data com milhões de linhas. Muitos usuários executam consultas de agregação frequentes (AVG, MAX, SUM) apenas sobre o último ano; as consultas devem refletir os dados mais recentes e você deseja menor custo e latência. O que você deve fazer?

A materialized view (visão materializada) é a melhor solução porque armazena os resultados pré-computados de uma consulta, acelerando significativamente as consultas de agregação frequentes. Ao incluir uma cláusula de filtro para o último ano, ela otimiza o armazenamento e o desempenho apenas para os dados relevantes, reduzindo custos e latência. As outras opções são menos eficientes: Configurar expiração de partição na tabela base não é ideal, pois removeria dados históricos que podem ser necessários para outras análises, e a materialized view ainda precisaria ser criada para otimizar as agregações. Uma view (visão lógica) não pré-computa os resultados, o que significa que cada consulta ainda processaria a tabela base completa, resultando em latência e custos mais altos. Criar uma nova tabela e recriá-la a cada hora é ineficiente em termos de recursos e manutenção, além de não ser tão otimizado quanto uma materialized view gerenciada pelo sistema para atualizações incrementais.