Materialized Views
将查询结果预先计算并持久化存储的数据库对象，可按计划或增量方式刷新，用于降低查询延迟和计算成本。
时间轴 (近 90 天)
Databricks AI Search 现在原生支持 Streaming Tables、Materialized Views 和 Managed Tables（基于 Iceberg）。
Databricks AI Search 对 Streaming Tables 和 Materialized Views 的支持是原生的，而非通过外部连接器或自定义 ETL 管道拼接而成。
Materialized Views 是将查询结果预先计算并持久化存储的数据库对象，在 Databricks 中通常由 SQL 定义，并可按计划或增量方式刷新。
团队在使用原生支持时仍需关注：流式写入频率与索引更新策略需匹配业务新鲜度要求；物化视图的刷新周期会影响查询结果的实时性；Iceberg 表的元数据管理在表数量增长时可能带来额外开销。
全部知识事实 (4)
Databricks AI Search 对 Streaming Tables 和 Materialized Views 的支持是原生的，而非通过外部连接器或自定义 ETL 管道拼接而成。
50%待验证Materialized Views 是将查询结果预先计算并持久化存储的数据库对象，在 Databricks 中通常由 SQL 定义，并可按计划或增量方式刷新。
50%待验证团队在使用原生支持时仍需关注：流式写入频率与索引更新策略需匹配业务新鲜度要求；物化视图的刷新周期会影响查询结果的实时性；Iceberg 表的元数据管理在表数量增长时可能带来额外开销。
50%待验证Databricks AI Search 现在原生支持 Streaming Tables、Materialized Views 和 Managed Tables（基于 Iceberg）。
50%